【摘 要】
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卷积神经网络由于能够模拟生物视神经的行为而获得较高的精度,因此被广泛应用于图像识别领域。随着终端应用需求的急剧增加,早期基于CPU和GPU的神经网络计算平台,其体积大、功耗高等弊端越发明显。FPGA作为一种可编程逻辑器件,拥有丰富的可编程逻辑资源,具有功耗低、体积小、可重配置等优点,与卷积神经网络计算特点相匹配,可用于小型嵌入式系统。本文主要研究利用FPGA实现卷积神经网络的方法,主要内容包含卷积
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卷积神经网络由于能够模拟生物视神经的行为而获得较高的精度,因此被广泛应用于图像识别领域。随着终端应用需求的急剧增加,早期基于CPU和GPU的神经网络计算平台,其体积大、功耗高等弊端越发明显。FPGA作为一种可编程逻辑器件,拥有丰富的可编程逻辑资源,具有功耗低、体积小、可重配置等优点,与卷积神经网络计算特点相匹配,可用于小型嵌入式系统。本文主要研究利用FPGA实现卷积神经网络的方法,主要内容包含卷积神经网络的构建、卷积神经网络的训练和卷积神经网络的部署三个部分。在分析已有Spartan-6 FPGA芯片逻辑资源所能承受计算量的基础上提出一种轻量化卷积神经网络结构。由于FPGA不擅长处理浮点数运算,进一步对网络模型参数进行32bit浮点数转8bit定点数的量化处理,采用Py Torch深度学习框架通过反向传播机制训练MNIST数据库中手写数字样本图片,在保证较高识别率的基础上,对进行参数量化后的网络提取准确率较高的权重和偏置。通过研究网络的结构和计算特点,再利用FPGA实现网络的前向传播,构造完整电路模型,最终以Verilog语言实现所设计的五层卷积神经网络,并给出整体图像识别系统FPGA设计方案,完成手写数字识别。本文所选用的FPGA开发板为AV6150,并在软件ISE上对图像识别系统进行编译和综合,最终进行下板验证。结果表明,对MNIST数据库中的图像通过系统均能够正确识别,在50MHz的系统时钟下,完成图像识别消耗约10ms,优于软件运行速度,因此证明本次设计可行且满足实时性要求。
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