使用Verilog实现的CNN模块,可以方便的在FPGA项目中使用. Contribute to wxdbb0/CNN-FPGA development by creating an account on GitHub.
https://github.com/Haleski47/RTL-Implementation-of-Two-Layer-CNN https://github.com/Di5h3z/ECE-564-Convolutional-Neural-Network-Accelerator 具有详细设计的两层 CNN 详细的设计文档: https://github.com/Haleski47/RTL-Implementation-of-Two-Layer-CNN/blob/master/report/Apar%20Bansal%20ECE564%20Pro...
每种输出大小和卷积核的 具体是多少,可以通过https://github.com/andravin/wincnn的脚本计算。 为 的卷积核, 为 的输入特征块 这里只给出 的情况下, 相应的值: HLS设计 因为我们加速的是VGG16网络,整个网络只包含3x3, s=1的卷积、2x2的最大池化和全连接层,因此我们只实现了两个IP核 其中,fc负责计算全连...
话不多说先贴项目代码的地址：https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGAgithub.com...
Zynq/FPGA实现CNN手写数字(0-9)识别 main分支,降采样(112×112图像降采样到28×28图像)在PL侧进行; main_ps分支,降采样(112×112图像降采样到28×28图像)在PS侧进行; 基于Verilog与C,开发软件为Vivado 2018.3及Xilinx SDK 2018.3,硬件平台为zynq7010。 效果演示视频:Zynq/FPGA实现CNN手写数字识别_哔哩哔哩_bilib...
TSM 是一种网络结构,可以通过 2D CNN 有效学习时间关系。在较高级别上,这是通过一次对单个帧(在线 TSM)或多个帧(离线 TSM)执行推理并在这些张量流经网络时在这些张量之间转移激活来完成的。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用的深度学习神经网络模型,其特点是可以对输入数据进行有效的卷积操作,并且具有良好的特征提取和分类能力。 相比于传统的全连接神经网络,在处理图像、语音等具有空间结构的数据时,卷积神经网络具有更好的效果。它通过卷积层、池化层、激活函数等组件构成,可以有效地...
地址:https://github.com/nachiket/papaa-opencl 以下图片源自Yufei Ma的Slide。 可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。在cnn里面主要耗时的就是conv二维卷积了。性能瓶颈也主要在...
若要转载此文章,请保留并声明下方源代码链接: 源代码: https://github.com/WalkerLau/GPU-CNN本项目采用GPU和CUDA编程加速了卷积神经网络人脸识别项目 VIPLFaceNet 的运算,该算法是中科… Walker 神经网络计算过程详细分析(图文) Pinging 人工神经网络、BP神经网络基础、基于MATLAB的BP神经网络实现方式、以及实现模板 Te...
想学习FPGA的朋友,但苦于找不着优质的项目,这篇文章希望可以帮到你,以下四个项目不仅是github的高⭐项目,在学习的过程中自己也收益匪浅,已帮大家筛选。 1 基于FPGA的CNN(卷积神经网络)加速 引言: CNN(卷积神经网络)是一种深度学习架构,广泛应用于图像识别、分类和处理任务。它通过卷积层提取图像中的局部特征,利...