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摘要
基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的目标检测算法
因其检测速度快、检测精度高的优势，被广泛应用于自动驾驶、无人机等边缘计
算场景。随着目标检测算法的发展，目标检测的精度越来越高，但网络层数、计
算复杂度的大幅增加使得目标检测算法对硬件平台的性能和内存带宽提出了更
高的要求。现场可编程门阵列（FieldProgrammableGateArray，FPGA）凭借高
性能、低功耗、可编程、并行性的特性成为目标检测算法在边缘端部署的理想器
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