2022年1月12日 ， 由工业和信息化部人才交流中心主办 ， 重庆西永微电子产业园区承办 ， 重庆海云捷迅科技有限公司执行承办的“第六届全国大学生集成电路创新创业大赛”启动仪式在线上举行 。 此届大赛得到了重庆市经济和信息化委员会、重庆市教育委员会、重庆市科学技术局、重庆市高等教育学会的大力支持 。
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集创赛 ， 是国内最大规模、最高规格的集成电路大学生全国性赛事 ， 也是集成电路学科唯一入选全国普通高校学科竞赛排行榜的赛事 。 海云捷迅作为集创赛的执行承办方 ， 持续致力于高校FPGA和人工智能的人才培养 ， 提供科研与教学相关解决方案 ， 加速技术应用落地与FPGA的产业发展 。
同时 ， 在已发布的第六届集创赛赛题中 ， “海云捷迅杯”赛题为：基于FPGA CNN加速器的MobileNetV1-YOLOV3目标检测实现 ， 赛题为有志于在人工智能与集成电路方向发展的参赛团队提供一套完整的工程项目实践平台 。 参赛团队可通过海云捷迅杯赛题 ， 提升在AI模型训练与部署、FPGA设计、软件驱动等方面的实战能力 ， 并为将来进入行业领域大显身手打下坚实基础 。
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感兴趣的同学们赶快召集小伙伴们安排起来 ，
可直达官网报名（https://www.saikr.com/vse/univ/ciciec/6）
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“海云捷迅杯”赛题
一、杯赛题目：基于FPGA CNN加速器的MobileNetV1-YOLOV3目标检测实现
二、参赛组别：A组、B组
三、设计任务：
- 基于Intel?Cyclone? V SoC FPGA-110K、基于百度Paddle-lite v2.9框架、海云捷迅自研CNN加速器（包含卷积、DW卷积、RELU、RELU6、量化算法 ， 其中量化是把计算好的32位定点转为浮点再转为8位定点输出） ， 或者其他加速器 。
- 基于该加速器Linux驱动示例 ， 可以看到数据重整的方法 。 根据算子运行位置（ps、pl）的不同 ， 参照驱动示例来重新排列数据 。
- 基于COCO数据集进行训练 。
- 对模型在要求的设计指标内进行各种优化操作 ， 包括稀疏化、剪枝、框架卷积算子全量化等 。
- 提出设计方案 ， 实现并完成指定测试图片集的目标检测功能 。
- 基础部分60分（满足设计指标） ， 附加部分40分（在满足设计指标的情况下 ， 按照推理速度进行评分） 。 最后总分按两部分相加得到 。
- 备注：海云捷迅为参赛团队提供： 1) FPGA配置文件 2)CNN加速器相对应的Linux驱动示例 3)Paddle-lite v2.9、mobilenetv1 SSD 的Demo程序；驱动示例；CNN加速器FPGA配置文件
- 模型部署完成 ， 能正确识别图片数据 。
- 帧率不低于2帧 。
- 精度不低于百分之65 。
在满足设计指标的情况下 ， 按照推理速度进行评分
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六、提交内容：
- 汇报PPT：项目介绍、关键技术介绍、性能指标
- 详细设计方案：系统架构分析、关键技术分析、性能分析
- 工程源码、仿真以及测试报告 。
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八、参考文献：
- 基于Paddle-lite v2.9的DEMO工程 。 包括驱动文件以及FPGA配置文件 。
- 海云捷迅人工智能边缘实验平台使用手册 。
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