高效GEMM的实现助力自动驾驶视觉目标检测 | MDPI JLPEA

MDPI工程科学 2025-06-26 17:21
文章摘要
本文研究了在FPGA上高效实现YOLOv4核心运算——通用矩阵乘法 (GEMM) 的方法,以提升自动驾驶视觉目标检测的实时性与能效。研究背景源于自动驾驶技术对目标检测算法的高要求,以及传统GPU方案在车载场景中的功耗与成本限制。研究目的是解决嵌入式平台部署高性能目标检测模型的难题。通过定制化硬件架构,研究在KITTI数据集上实现了89.4%的平均精度均值 (mAP),检测速度达到38毫秒/帧,功耗显著低于GPU。结论表明,FPGA方案在资源利用率与能效比上具有显著优势,为自动驾驶目标检测提供了可行的低功耗解决方案。
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