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DJI Mavic 2 Pro進入發燒排行的影片

應用資料復用技術的小面積27.4 fps物件辨識CNN晶片系統

為了解決DJI Mavic 2 Pro的問題，作者陳靖雯 這樣論述：

物件辨識可以偵測圖像中物件的種類及位置，並以物件框標示，而以卷積神經網路（CNN）為基礎的物件辨識有相當高的效能表現。障礙物偵測是一種物件辨識在無人機上的常見應用，而在障礙物偵測中，因為會影響安全性，所以辨識的延遲時間相當重要。因此，開發一個符合低辨識延遲需求的物件辨識CNN加速器晶片系統是相當重要的。在多數的CNN加速器中，記憶體頻寬和每次運算所需的數據數量之間有很大的差距且無法在較小的晶片面積下達成實時速度。本論文提出一個使用資料復用技術的CNN硬體加速器，以降低記憶體頻寬不足的影響及運算單元閒置的比率。此外也在本論文所提出之硬體加速器中選擇了適合的單位資料大小，以減少晶片面積並達到實時

需求。本論文提出的物件辨識系統可以27.43 fps的實時速度運算Tiny YOLOv2物件辨識演算法，且在Synopsys HAPS-80 FPGA上實作並演示。本論文提出的系統在使用TSMC 28nm HPM製程，400 MHz的時脈下，擁有相對較小的估計晶片面積（13.45 mm2）。