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...
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...
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。
本设计参考学习了bilibili UP主“开源骚客FPGA”、“小梅哥爱漂流”、“正点原子官方”等的开源代码及资料,在此对他们表示感谢!!更详细的介绍,以及代码下载地址:(如果对你有帮助的话,麻烦请给个star哦)https://github.com/CLi321/zynq-fpga-cnn-digital-recognition
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...
并且已经证明了快速Winograd算法和FFT可以用来实现具有较小滤波器的CNN。这为使用快速算法高效实现CNN提供了机会。然而,在FPGA上使用快速算法很有吸引力,但仍然存在几个问题。首先,设计不仅要最小化内存带宽需求,而且要使内存吞吐量与计算匹配,这是至关重要的。其次,将快速算法映射到FPGA上存在较大的设计空间。很难...
一种基于FPGA的CNN硬件加速器实现 0 引言 随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型在图像识别、目标检测和图像分割等领域取得了巨大技术进步[1-2]。然而相比较传统算法,神经网络在获得高的性能同时也带来了高计算复杂度的问题,使得基于专用硬件设备加速神经网络成为神经网络模型应用领域关注的焦点。目前,神经网络模型...
16表示的是在FPGA上CNN加速器的系统设计图，代码是带参数的Verilog 脚本，参数的配置是通过编译器实现的...