基于FPGA的深度学习图像识别：加速策略与优化路径探析.docx
文本预览下载声明
基于FPGA的深度学习图像识别：加速策略与优化路径探析
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，图像识别作为计算机视觉领域的核心技术，正广泛应用于众多领域，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断、工业检测等。随着深度学习技术的飞速发展，图像识别的准确率和效率得到了显著提升，为各行业带来了巨大的变革和发展机遇。深度学习通过构建复杂的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习特征和模式，避免了传统图像识别方法中繁琐的人工特征提取过程，从而在图像识别任务中展现出卓越的性能。
然而，深度学习模型的不断发展和复杂化，对计算资源提出了极高的要求。传统的通用计算平台，如中央处理器（CPU），由于其架构设计主
显示全部