一种基于FPGA的通用型卷积神经网络加速器及其系统.pdf

基于HLS的FPGA卷积神经网络加速器的创新设计与性能优化.docx 一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，人工智能技术飞速发展，其中卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动提取数据的特征，实现对图像、视频、语音等多种类型数据的高效处理。在图像识别领域，CNN可以准确地对各类图像进行分类，如在MNIST手写数字识别任务中，CNN能够达到极高的准确率，为文档处理、邮政分拣等实际应用提供了有力支持；在目标检测方面，基于CNN的算法如FasterR-CNN、YOLO等，能够快速准确地识别

2025-02-21 约3.63万字 28页立即下载

基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新.docx 基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新一、引言 1.1研究背景与意义随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力。在图像识别领域，CNN能够对海量的图像数据进行特征提取和分类，例如在人脸识别系统中，通过卷积神经网络可以准确地识别出不同人的面部特征，实现门禁系统的安全管控以及安防监控中的人员追踪等功能，在交通监控中，能够快速准确地识别车牌号码，助力交通管理部门对车辆的监管和违章处理。在目标检测方面，CNN可以在复杂的场景中精准定位目标物体，如在自动

2025-04-20 约3.46万字 27页立即下载

基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用.docx 基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，深度学习技术取得了举世瞩目的发展，尤其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果，推动了相关领域的巨大进步。例如在图像分类任务中，CNN模型能够对海量的图像数据进行特征提取和分类判断，准确率大幅超过传统方法，使得图像识别技术在安防监控、医疗影像诊断等实际应用中发挥关键作用；在目标检测方面，CNN可以

2025-04-27 约4.06万字 31页立即下载

一种卷积神经网络的红外图像目标检测FPGA加速器设计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565801 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202111235327.3 (22)申请日 2021.10.22 (71)申请人上海航天控制技术研

2023-05-07 约1.03万字 11页立即下载

基于OpenCL的卷积神经网络在FPGA上的加速研究.doc 基于OpenCL的卷积神经网络在FPGA上的加速研究随着深度学习技术的不断发展,卷积神经网络被广泛地运用到实际场景中,例如语音识别、人脸检测、自然语言处理等。尤其是在计算机视觉领域,卷积神经网络相比较于传统的机器学习算法而言,具有更好的鲁棒性和普遍适用性。但是随着实际应用场景变得越来越复杂、应用领域也变得越来越广泛,卷积神经网络的结构也变得越来越复杂,这对硬件的计算能力的要求也越来越高。虽然现在广泛用于运行卷积神经网络的CPU和GPU能满足某些应用需求,但是在能耗要求较高的应用场景下,如移动终端、大型服务器集群等,CPU和GPU就不太适用了。 FPGA具有可配置、低能耗等优点,在FPGA上

2024-08-27 约小于1千字 2页立即下载

基于卷积神经网络FPGA加速的图像处理方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117853310A (43)申请公布日2024.04.09 (21)申请号202410022558.3G06F9/38(2018.01) (22)申请日2024.01.0

2024-04-09 约1.18万字 10页立即下载

基于卷积神经网络的硬件加速器设计及实现.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的硬件加速器设计及实现第一章卷积神经网络概述第一章卷积神经网络概述 (1)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别、图像分类、物体检测等计算机视觉任务。CNN的核心思想是通过卷积操作和池化操作提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。与传统的图像处理方法相比，CNN能够自动学习图像中的层次化特征，无需人工设计特征，因此在图像识别领域取得了显著的成果。 (2)CNN的结构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核（也称为滤波器）提取图像特征，池化层用于降低特征图的尺寸，减少

2025-01-18 约2.57千字 5页立即下载

基于RISC-V架构的卷积神经网络加速器设计与性能优化研究.docx 基于RISC-V架构的卷积神经网络加速器设计与性能优化研究一、引言 1.1研究背景与意义近年来，深度学习技术取得了突破性进展，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域展现出了强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，通过构建多层卷积层和池化层，能够自动提取数据的特征，从而实现对数据的分类、检测和分割等任务。随着CNN在各个领域的广泛应用，其计算需求也呈指数级增长。传统的通用计算设备，如中央处理单元（CentralProcessingUnit，CPU）和图形处理单元（GraphicsProces

2025-03-06 约3.47万字 28页立即下载

基于ZYNQ的卷积神经网络端侧推理加速器：设计、优化与实践.docx 基于ZYNQ的卷积神经网络端侧推理加速器：设计、优化与实践一、引言 1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习领域的关键技术之一，正发挥着举足轻重的作用。凭借其强大的特征提取能力和模式识别能力，卷积神经网络在诸多领域都取得了令人瞩目的成果，应用范围也愈发广泛。在计算机视觉领域，卷积神经网络堪称中流砥柱。以图像分类任务为例，它能够精准识别各类图像，像在著名的ImageNet图像识别竞赛中，基于卷积神经网络的模型展现出极高的准确率，大大推动了图像分类技术的发展，也使得图像分类在安防监控、

2025-04-29 约5.46万字 58页立即下载

基于RISC-Ⅴ开源处理器的卷积神经网络加速器设计.pdf 基于RISC-V开源处理器的卷积神经网络加速器设计摘要随着人工智能的迅猛发展，卷积神经网络得到了广泛的应用，但由于其庞大的计算量，很难成功地在嵌入式终端实现部署。因此，卷积神经网络硬件加速逐渐成为研究的热点。目前，实现卷积神经网络的硬件加速有三种解决方案，第一种是利用专用集成电路（Application-SpecificIntegratedCircuit，ASIC）设计专门用于卷积神经网络的芯片，但ASIC完成设计很难再进行扩充或升级。第二种是采用现场可编程门阵列（Field-ProgrammableGateArray，FPGA）进行设计，相比于专用的ASIC硬件设计来说FPG

2025-06-10 约7.29万字 58页立即下载

2025-05-20 约5.14万字 79页立即下载

基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化.docx 基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，深度学习在众多领域取得了巨大的成功，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。深度学习模型通过构建复杂的神经网络结构，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对各种任务的高效处理。然而，随着神经网络规模和复杂度的不断增加，其计算量呈指数级增长，对计算资源和时间的需求也日益迫切，这给深度学习的实际应用带来了严峻的挑战。例如，在实时图像识别任务中，需要在短时间内对大量图像数据进行处理和分析，传统的计算设备难以满足这种实时性要求；在智能安防监控系统中，需要对海量的视频流数据进行实

2025-02-24 约4.29万字 35页立即下载

基于FPGA的时空图神经网络加速器结构.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548391 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210195359.3 (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人国家超级计算深圳中心（深圳云计

2023-05-06 约2.63万字 26页立即下载

基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113344179 B (45)授权公告日 2022.06.14 (21)申请号 202110599962.3 CN 109711533 A,2019.05.03 (22)

2023-06-19 约1.85万字 14页立即下载

基于FPGA的卷积神经网络设计与实现.docx PAGE 17 摘要计算机和信息技术的飞速发展，使得人工智能被推上了全新高度，神经网络作为人工智能中较为重要的一环，在目前很多领域均在使用，尤其是一些仅需要重复几种动作或固定形式的场景下，被使用的更加频繁。卷积神经网络是发明较早且技术较为成熟的一种神经网络算法，但在当今社会仍然是主流算法，因此，本文将通过FPGA来实现对卷积神经网络算法的加速。选择FPGA来实现加速是由于FPGA的可重复编程且编程灵活的特性，在具有强大的处理能力时功耗较低，因此这就为实现加速提供了无限的可能。为了实现本文加速，在编程上分别对各个模块进行功能的实现，然后将各模块在顶层模块中进行统一调用，这也符合设计思路，

2022-02-22 约2.15万字 38页立即下载