这项工作提出了一种在像素处理器阵列（PPA）传感器上实施完全卷积神经网络（FCN）的方法，并演示了粗分割和对象定位任务。我们使用batchnorm，小组卷积和可学习的二进制阈值设计和训练二进制的FCN，用于二进制重量和激活，生产足够小的网络，以嵌入PPA的焦平面上，并具有有限的本地记忆资源，并使用平行基本添加添加添加的网络/仅减去，转移和位操作。我们演示了PPA设备上FCN的首次实现，并在像素级处理器中完全执行三个卷积层。我们使用此体系结构来证明使用SCAMP-5 PPA视觉芯片在280 fps处的对象分割和定位的推理生成热图。
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