A Study on Fault Tolerance of Object Detector Implemented on FPGA

Abstract: Objektdetektering har fått stort forskningsintresse de senaste åren, eftersom det är maskiners ögon och är en grundläggande uppgift inom datorseende som syftar till att identifiera och lokalisera föremål av intresse. Hårdvaruacceleratorer syftar vanligtvis till att öka genomströmningen för realtidskrav samtidigt som energiförbrukningen sänks. Studier av feltolerans säkerställer att algoritmen utförs korrekt även med felpresentation. Denna avhandling täcker dessa ämnen och tillhandahåller en Field-Programmable Gate Array (FPGA)-implementering av en objektdetekteringsalgoritm, You Only Look Once (YOLO), samtidigt som man undersöker implementeringens feltolerans. En baslinjeimplementering på FPGA tillhandahålls först och sedan tillämpas, implementeras och testas två feltoleranta implementeringar, en med trippelmodulär redundans och en med tidsredundans. Fastnade fel injiceras i implementeringarna för att studera feltoleransen. Vår FPGA-implementering av YOLO ger en höghastighets, låg strömförbrukning och mycket konfigurerbar hårdvaruaccelerator för objektdetektering. I detta examensarbete görs implementeringsdesignen med en kombination av egendesignade moduler med VHDL och Xilinx-försedd Intellectual Property (IP). Jämfört med andra forsknings- eller öppen källkodsversioner som använder High-Level Synthesis (HLS), är denna design mer konfigurerbar för framtida referenser och tar bort onödiga hårdvarusvarta lådor. Jämfört med andra studier om hårdvaruacceleratorer fokuserar denna avhandling på feltolerans. Detta examensarbete skapar utrymme för mer arbete med att utforska feltolerans, t.ex. skapa en mer feltolerant implementering eller undersöka hur vissa fel kan påverka resultatet. Det är också möjligt att använda implementeringen från denna avhandling som baslinje för andra forskningsändamål, eftersom implementeringen är fristående och mycket konfigurerbar.