嵌入式图卷积网络在 SoC FPGA 上的实时事件数据处理
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究旨在利用事件相机解决传统视频系统的限制，在汽车领域中针对嵌入式实时系统进行集成，通过图卷积网络 (GCN) 的运用保证处理事件系统所需的吞吐量和延迟性。通过针对点云处理的 GCN 架构 PointNet++ 进行硬件优化，实现了模型尺寸的超过 100 倍压缩，并在精度方面仅有较小的减少 (N-Caltech101 分类为 2.3%，N-Cars 分类为 1.7%)，从而紧跟...
本研究利用事件相机解决传统视频系统限制，通过图卷积网络 (GCN) 的运用保证处理事件系统所需的吞吐量和延迟性。同时，解决了硬件模型的可扩展性问题。这是首次在SoC FPGA上加速PointNet++网络，也是首次针对实时连续事件数据处理进行图卷积网络实现的硬件架构研究。
