1.一种面向烟支复杂花纹异常检测的fpga硬件加速器，其特征在于，包括处理器系统、烟草图像预处理模块以及推理加速模块，具体的：
2.如权利要求1所述的一种面向烟支复杂花纹异常检测的fpga硬件加速器，其特征在于，在烟草图像预处理模块中，首先对外接摄像头采集到的高清图像经过剪裁，将原先1100×640的图像剪到448×448大小，然后对图像采取灰度转换的操作，再通过均值滤波的方法减小噪声。
3.如权利要求1所述的一种面向烟支复杂花纹异常检测的fpga硬件加速器，其特征在于，所述自定义算子处理模块为attention模块，整个attention的计算过程分解为四个阶段，具体如下：
4.如权利要求3所述的一种面向烟支复杂花纹异常检测的fpga硬件加速器，其特征在于，基于所述attention模块设计特征融合结构，首先，该硬件加速器通过一系列特征提取操作对输入的图像提取特征，将输入矩阵转化为通道数为c、尺寸为h×w的特征图。在attention模块的第一阶段中，首先对输入特征图按照通道维度进行全局池化，池化尺寸为(h,w)，输出(1×1×c)大小的全局特征图，通过此操作将空间维度进行压缩，使每个二维的特征尺寸压缩为1，它代表着在特征通道上响应的全局分布；在第二阶段中，该硬件加速器使用了两个全连接层对全局特征图进行权重计算，通过设置权重参数为每个通道赋予权重，代表每个通道的重要性和包含的特征信息，为后续提取目标相关位置奠定基础；在第三阶段，该硬件加速器使用sigmoid激活函数将权重因子归一化，输出(1×1×c)大小的权重因子，利用权重因子对原始特征图(h,w,c)各通道进行乘积，最终输出不同比重的通道的特征图；用类似这样的方法对特征进行加权，充分利用更多关键信息。