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針對深度學(xué)習(xí)在高分辨率遙感圖像下棕櫚樹檢測方面所面臨的準(zhǔn)確率不高和檢測效率低下的問題從算法優(yōu)化和異構(gòu)硬件平臺加速兩方面提出一種有效可靠的解決辦法。以YOLOⅴ3目標(biāo)檢測算法為例，采用擴(kuò)大特征選擇、加大多尺度特征融合的優(yōu)仳策略，提高了算法對髙分辨率的棕櫚樹的檢測準(zhǔn)確度。在前向推理過程中，許多應(yīng)用場景在要求模型高性能的同時往往會有嚴(yán)格的功耗限制。針對這個問題，采用權(quán)重整形8位量化和計算核心復(fù)用的優(yōu)化策略，設(shè)計了一個基于SIMD的高效卷積計算引擎。此外，對輸入模塊進(jìn)行了加速改進(jìn)，通過對輸入圖片進(jìn)行維度變化、向量化處理后，以寫隊列的方式傳送給輸入模塊，提高了總線帶寬的利用率。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過算法優(yōu)化后的模型準(zhǔn)確率達(dá)到了97.84%，在基于 Intel Arria10的異構(gòu)硬件平臺上可以獲得1.4TOPS性能，與i9-9980XE￠PU相比，性能是它的7.51倍，能效是其33.02倍，與 Nvidia推理端專用加速器P40比，能效是其1.2倍。
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