| 二值VGG卷積神經網絡加速器優化設計 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>437 K | |
| 標簽： 優化設計 二值卷積神經網絡 FPGA加速器 | |
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| 文檔介紹：基于FPGA的二值卷積神經網絡加速器研究大多是針對小尺度的圖像輸入，而實際應用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷積神經網絡作為骨干網絡。通過從網絡拓撲、流水線等層面對卷積神經網絡硬件進行優化設計，從而解決邏輯資源以及性能瓶頸，實現輸入尺度更大、網絡層次更深的二值VGG神經網絡加速器。采用CIFAR-10數據集對基于FPGA的VGG卷積神經網絡加速器優化設計進行驗證，實驗結果表明系統實現了81%的識別準確率以及219.9 FPS的識別速度，驗證了優化方法的有效性。 | |
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