GnetDet：在224mW CNN加速器芯片上以106FPS速度优化的目标检测模型
硬件体系结构
2021-03-30 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
目标检测在嵌入式设备中被广泛使用。随着CNN（卷积神经网络）加速器芯片的广泛普及，目标检测应用有望以低功耗和高推理速度运行。此外，对于作为主机CPU协处理器工作的CNN加速器芯片，其CPU负载期望尽可能低。在本文中，我们通过最小化CPU负载在CNN加速器芯片上优化目标检测模型。所得模型称为GnetDet。实验结果表明，运行在224mW芯片上的GnetDet模型以106FPS的速度实现了优异的精度。
引用
@article{arxiv.2103.15756,
title = {GnetDet: Object Detection Optimized on a 224mW CNN Accelerator Chip at the Speed of 106FPS},
author = {Baohua Sun and Tao Zhang and Jiapeng Su and Hao Sha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.15756},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 2 figures, and 1 table. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2101.10444