2026年FPGA大赛备赛，用国产安路FPGA做实时人脸检测，BRAM不够用怎么解决模型剪枝和量化策略？

1小时前

最近在备赛2026年FPGA大赛，选了国产安路FPGA做实时人脸检测，用的是轻量级YOLO模型。但发现BRAM资源严重不足，模型量化到INT8后精度也掉得厉害。想问下有没有具体的模型剪枝策略，比如哪些层可以剪掉不影响精度？量化时怎么平衡精度和资源？还有没有其他优化思路，比如用DSP48替代部分BRAM？求有经验的学长指点。

FPGA学号2

这家伙真懒，几个字都不愿写！

137461.90K

2026年，FPGA边缘AI推理部署YOLOv8n时INT8量化精度掉到多少算正常？如何用校准集恢复？上一篇

2026年，FPGA工程师面试被问Verilog实现AXI4-Stream实时视频缩放，双线性插值行缓冲怎么设计才能让面试官眼前一亮？下一篇

还没有人回答，第一个参与下？

我要回答

回答被采纳奖励100个积分

请先登录