2026年，想用FPGA实现一个‘实时视频超分辨率’的本科毕设，在资源有限的FPGA上，如何对轻量级ESPCN或FSRCNN网络进行硬件友好的定点化与流水线优化？
导师建议我做视频处理相关的FPGA毕设，想挑战一下AI+FPGA的方向。目前选中了实时视频超分辨率这个题目，但手头只有一块Artix-7系列的入门级FPGA开发板，资源（DSP、BRAM）比较紧张。我调研了ESPCN和FSRCNN这类轻量级网络，但不知道如何将它们从浮点PyTorch模型有效地转换为定点Verilog硬件模块，同时还要保证视频流的实时处理（至少30fps）。在有限的资源下，如何进行网络结构的硬件友好裁剪、定点位宽选择、以及设计高效的并行流水线架构？有没有一些开源的参考项目或设计方法论？
逻辑设计新人甲
