是否可以在 FPGA 上训练 YOLO - 对象检测模型？
Is it possible to train YOLO - object detection model on FPGA?
图像训练需要大量计算才能获得至少相当大的对象检测精度。当我研究像 YOLO 这样的目标检测模型的全面训练时，据说在 GPU 上需要数小时到数天的时间。
但是，我们正在尝试使用 FPGA 为 YOLO 等对象检测模型实现用于 CNN 训练的硬件加速器，我们正在为我们大学的最后一年项目做这件事。由于我们正在进一步研究项目的可行性，因此任何这方面的建议都会有所帮助。
您永远不想在 FPGA 或类似的 "low cost" 硬件上进行训练。训练需要更多的内存和更多的计算能力。
常见的方法是在 GPU 上正常训练网络，然后将其量化为您需要的任何内容，然后在 FPGA 上运行。完成此操作后，您可以尝试将架构和权重加载到 FPGA。
我认为仅仅让一个网络架构达到 运行 就足够具有挑战性了，所以从这个开始，然后可能考虑将它扩展到任意架构并成为 运行.
图像训练需要大量计算才能获得至少相当大的对象检测精度。当我研究像 YOLO 这样的目标检测模型的全面训练时，据说在 GPU 上需要数小时到数天的时间。 但是，我们正在尝试使用 FPGA 为 YOLO 等对象检测模型实现用于 CNN 训练的硬件加速器，我们正在为我们大学的最后一年项目做这件事。由于我们正在进一步研究项目的可行性，因此任何这方面的建议都会有所帮助。
您永远不想在 FPGA 或类似的 "low cost" 硬件上进行训练。训练需要更多的内存和更多的计算能力。
常见的方法是在 GPU 上正常训练网络，然后将其量化为您需要的任何内容，然后在 FPGA 上运行。完成此操作后，您可以尝试将架构和权重加载到 FPGA。
我认为仅仅让一个网络架构达到 运行 就足够具有挑战性了，所以从这个开始，然后可能考虑将它扩展到任意架构并成为 运行.