适用于FPGA的轻量实时视频人脸检测

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中文摘要：针对目前主流的人脸检测网络结构复杂、参数量大,在FPGA等低算力设备上运行会导致功耗高,实时性差的问题,设计了一种基于YOLO改进轻量级目标检测网络模型.将YOLO算法中特征提取主干结构改进为轻量化RepVGG方法,同时采用结构重参数化的方式大幅减少参数量和计算量;在缩减参数量的同时使用聚类分析重新划分数据集的方法确保训练精度.实验结果表明,在保证精度的前提下实现了可在FPGA设备实时运行的人脸检测算法.

外文标题：Lightweight Real-Time Video Face Detection for FPGA

作者：

赵兴博、陶青川

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作者单位：

四川大学电子信息学院,成都 610065

关键词：

YOLOv4 人脸检测 FPGA 实时 K-means聚类

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.08.001