基于 FPGA 的 YOLOv5s 网络高效卷积加速器设计【上】
为提升在资源受限情况下的嵌入式平台上卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)目标识别的资源利用率和能效,提出了一种适用于 YOLOv5s 目标识别网络的现场可编程门阵 列(Field Programmable Gate Array,FPGA)共享计算单元的
为提升在资源受限情况下的嵌入式平台上卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)目标识别的资源利用率和能效,提出了一种适用于 YOLOv5s 目标识别网络的现场可编程门阵 列(Field Programmable Gate Array,FPGA)共享计算单元的
