2026年，FPGA大赛中做AI加速器方向，选YOLO还是ResNet更容易在资源受限的Zynq上实现并拿奖？

15小时前

我是大三电子专业，准备参加2026年的FPGA大赛，想选AI加速器方向。现在纠结用YOLO做目标检测还是用ResNet做分类，因为Zynq的BRAM和DSP资源有限。听说YOLO的卷积层太多，流水线优化不好容易爆资源，而ResNet的残差结构又需要大量加法器。有没有做过类似项目的学长分享下，哪个模型在资源受限的情况下更容易实现，并且评委更看重创新点还是性能指标？

电子工程学生

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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