2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，做‘基于FPGA的实时视频风格迁移’项目，如何平衡神经网络模型的精度与硬件推理速度？
我们团队计划参加今年的全国大学生FPGA创新设计大赛，选题想做一个‘基于FPGA的实时视频风格迁移’系统。初步调研了AdaIN、Fast Style Transfer等轻量级模型。现在最大的挑战是：在有限的FPGA资源（比如Zynq-7020）上，要实现视频流（如720p@30fps）的实时处理，必须在模型精度和推理速度之间做权衡。想请教：1. 有哪些特别适合FPGA硬件部署的、兼顾速度与效果的风格迁移网络或压缩方法？2. 在硬件架构设计上，是采用全流水线还是分块处理更优？如何充分利用片上BRAM和DSP资源？3. 大赛评委对于这类AI+FPGA的项目，更看重创新性、工程完整性还是最终演示效果？我要回答answer.notCanPublish回答被采纳奖励100个积分
FPGA新手村村民
