说明:通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络,主要是实现CNN网络的搭建。 也就是将下列数据传输至FPGA,识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波,通过简单实例实践,在融会贯通,最终实现雷达辐射源调制方式识别。 实现流程: 训练参数:通过pytorch对10000个训练集进行训练获得...
CNN在FPGA中进行实现。上一节已经通过Matlab中基础的乘加运算进行了CNN网络的前向计算过程。该节利用Matlab将导出的CNN网络所需要的参数进行定点量化,最后传输至FPGA端进行计算。在分享的开源代码中无FPGA部分的代码,所以此过程无复现。
1、CNN-卷积神经网络在FPGA上的实现(一)卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。本文将讨论如何使用Nallatech公司基于AlteraOpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。可以通过调整计算精度来优化图像分类性能。降低计算精度可使FPGA加速器每秒处理越来越多的图像。Caffe深度学习...
图像处理、图像输出用 PL 端的 FPGA 逻辑实现；LeNet-5 卷积神经网络的识别功能采用 PS 端的 SDK C...
FPGA由于其高性能和可重构性,已被充分开发为较有前途的CNN硬件加速器。然而,先前基于传统卷积算法的FPGA实现方案往往受到FPGA计算能力的限制,例如DSP的数量。 首先,为了解决这一问题,本文研究的论文《Evaluating Fast Algorithm for Convolutional Neural Networks on FPGAs》采用快速算法将特征映射转换为特定域,降低了...
当存在错误匹配时,可以通过重新训练 HD 类示例来实现提高重构性能的简单解决方案 [2]。这需要在一个 epoch 内完成。 图7 使用双流ResNet50&HD网络重构UCF101第100类的结果。 4 硬件实现 4.1 硬件框架 为了演示 HyDRATE,我们选择了 iWaveSystems 的 G35D FPGA 开发平台,采用 Xilinx ZU19EG Zynq UltraScale+ ...
基于FPGA器件实现CNN加速系统的硬件设计 描述 引言 随着近些年深度学习的迅速发展和广泛的应用,卷积神经网络(CNN)已经成为检测和识别领域最好的方法,它可以自动地从数据集中学习提取特征,而且网络层数越多,提取的特征越有全局性。通过局部连接和权值共享可以提高模型的泛化能力,大幅度提高了识别分类的精度。并且随着物联...
经过了前面的开胃菜,项目正式开始。一步步讲解这个模型怎么玩起来的。从C到 matlab 到 FPGA ,三个平台联合起来完成这个 由 RTL 实现 CNN 的项目。
实现结果和备注 通过在PG2L100H和X7Z020上实现相同配置的CNN加速器,完成了CNN加速器的性能测试,验证了国产FPGA CNN加速方案的可行性。加速器的资源消耗和性能如表I和表II所示。 TABLE I 资源利用 PG2L100H和X7Z020的资源消耗相似。PG2L100H需要额外的逻辑资源来构建VexRiscv CPU,而X7Z020为AXI DMA IP使用更...