[集创赛海云捷讯杯]全国二等奖经验分享

一.前言

笔者是研一在校生，从五月份开始和本科生一起卷集创赛，经历初赛，分赛区决赛，全国总决赛，认识了很多一起做比赛的朋友收获颇丰。今年海云杯初赛报名队伍340支左右，晋级分赛区决赛的队伍130支，晋级全国总决赛22支加上各赛区优秀组织队伍报送一共晋级全国总决赛26支队伍。在淘汰率方面可以说是各杯赛最卷的几个杯赛之一了。其中我在的东北赛区分赛区八组晋级一组总决赛，除了西南赛区各个赛区也基本上都是这个比例。
为了记录一下集创赛的过程，也为下一届报名海云杯的同学们提供些借鉴，计划未来一两个月推出海云捷讯集创赛经验贴分享专栏。在专栏中会尽可能的详细介绍在做海云杯的过程中遇到的困难，和解决思路。

二.我们的作品

目前，基于FPGA的机器视觉技术在缺陷检测领域发展迅速，深度学习技术凭借其不需要人工、依靠卷积神经网络的特征表征能力自动提取特征的优点被广泛应用于缺陷检测领域。本设计基于海云自研CNN加速器，对AI框架进行深度优化，更高效的利用CNN加速器，从而实现机器视觉缺陷检测。

本文首先阐述了DVP、VGA时序、模型缩放、QAT量化、MobileNet_SSD算法等的原理，对Paddle-lite推理框架、工业缺陷检测存在的问题以及小目标识别