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針對深度學習在高分辨率遙感圖像下棕櫚樹檢測方面所面臨的準確率不高和檢測效率低下的問題從算法優化和異構硬件平臺加速兩方面提出一種有效可靠的解決辦法。以YOLOⅴ3目標檢測算法為例，采用擴大特征選擇、加大多尺度特征融合的優仳策略，提高了算法對髙分辨率的棕櫚樹的檢測準確度。在前向推理過程中，許多應用場景在要求模型高性能的同時往往會有嚴格的功耗限制。針對這個問題，采用權重整形8位量化和計算核心復用的優化策略，設計了一個基于SIMD的高效卷積計算引擎。此外，對輸入模塊進行了加速改進，通過對輸入圖片進行維度變化、向量化處理后，以寫隊列的方式傳送給輸入模塊，提高了總線帶寬的利用率。實驗結果表明，經過算法優化后的模型準確率達到了97.84%，在基于 Intel Arria10的異構硬件平臺上可以獲得1.4TOPS性能，與i9-9980XE￠PU相比，性能是它的7.51倍，能效是其33.02倍，與 Nvidia推理端專用加速器P40比，能效是其1.2倍。
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