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基于FPGA的类YOLO轻量化CNN加速器实现及在Zynq7020平台上的验证

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简介：
本研究设计并实现了基于FPGA的轻量化卷积神经网络（CNN）加速器，采用类似YOLO的架构，并在Xilinx Zynq7020平台上进行了实验验证。 基于FPGA实现了类YOLO的轻量级CNN加速器，并在Zynq7020平台上进行了验证。目前已经实现物品检测和特定识别功能。

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  • 基于FPGA的类YOLO轻量化CNN加速器实现及在Zynq7020平台上的验证
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    本研究设计并实现了基于FPGA的轻量化卷积神经网络（CNN）加速器，采用类似YOLO的架构，并在Xilinx Zynq7020平台上进行了实验验证。 基于FPGA实现了类YOLO的轻量级CNN加速器，并在Zynq7020平台上进行了验证。目前已经实现物品检测和特定识别功能。
     
  • 基于FPGA的HLS技术CNN加速器
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    本项目旨在利用FPGA硬件描述语言（HLS）优化卷积神经网络(CNN)的计算性能，开发高效能CNN加速器，以满足深度学习应用对算力的需求。 我们成功设计了一个用于HLS的卷积神经网络加速器，并在Zynq7020开发板上进行了部署。所使用的数据集是MNIST手写数字数据集，加速的目标是一个包含4层卷积、2层池化和1层全连接层的小型自定义网络，非常适合初学者学习。
     
  • 基于FPGA的CNN神经网络加速器
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    本项目开发了一种基于FPGA技术的CNN神经网络加速器，旨在通过硬件优化实现深度学习模型高效计算，特别适用于图像识别和处理场景。 基于FPGA的神经网络CNN加速器设计旨在提高计算效率和性能。通过利用现场可编程门阵列（FPGA）的独特特性，该加速器能够实现高效的卷积神经网络处理，适用于各种机器学习应用。
     
  • 基于UVM的8位加法器验证平台
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    本项目构建了一个基于UVM（Universal Verification Methodology）的验证环境，专门用于测试和验证一个8位加法器的设计。通过该平台可以高效地进行功能覆盖率分析、验证测试用例设计以及性能评估。 基于简单加法器设计的完整UVM验证平台包括功能覆盖率及UVM各组件，适合初学者学习。代码适用于VCS环境下的仿真使用。
     
  • 在ZYNQ7100上的Yolov3-Tiny FPGA实现及全面验证
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    本研究详细介绍了在ZYNQ7100平台上对YOLOv3-Tiny模型进行FPGA实现的过程，并对其进行全面验证。 基于Yolov3Tiny的FPGA逻辑实现，在ZYNQ7100上完全验证，采用纯RTL资源，具备可移植性、可验证性和仿真能力。如有需要，请通过咸鱼账号“廿九猫猫”私信联系我，收到后会第一时间回复。
     
  • NorFlash在FPGA上的验证
    优质
    本简介探讨了NorFlash在FPGA平台上的验证方法和技术，涵盖了测试环境搭建、接口协议解析及常见问题解决策略。 在FPGA上进行Norflash的工作验证，通过擦除、写入和读取操作来进行测试。
     
  • 基于CORDIC算法的高速FFT在FPGA上的实现
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    本文探讨了利用CORDIC算法实现在FPGA上高效计算快速傅立叶变换（FFT）的方法，旨在提升信号处理速度与硬件资源利用率。 一种基于CORDIC的FFT算法在FPGA中的实现采用了一种新型旋转因子，从而避免了使用额外的ROM。
     
  • 基于Verilog的CNN硬件实现及其在FPGA上的综合 Lenet Cop语言
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    本研究采用Verilog语言实现了卷积神经网络（CNN）的硬件设计，并通过Lenet模型进行验证，在FPGA上完成了高效的综合与优化。 CNN（卷积神经网络）硬件实现是尝试构建硬件 CNN 结构的项目。该项目代码使用 Verilog/SystemVerilog 编写，并通过 Vivado 工具在 Xilinx FPGA 上进行综合处理。代码仅用于功能实验，尚未完全优化。目前只实现了四个基本模块：conv 模块执行卷积计算；全连接层也被视为一种特殊的卷积操作，其内核大小等于输入数据的尺寸；最大池化和 ReLU 迭代器围绕输入数据运行，并为计算单元提供所需的数据。
     
  • 基于CCS和ICETEK5509实验平台的FFT算法C语言实现及验证
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    本项目基于CCS开发环境和ICETEK5509实验平台，采用C语言实现并验证了快速傅里叶变换（FFT）算法的有效性和准确性。 本实验的主要目的是为了熟悉A/D转换的基本原理以及FFT的理论知识，并通过设计一个以ICETEK5509为硬件主体、FFT为核心算法的频谱分析系统方案，体会DSP技术的整体性和实时性。 **一、实验原理** 1. **DSP应用系统的构成：** DSP（数字信号处理器）的应用通常包括输入信号获取、带限滤波处理、抽样转换及A/D转换等环节。此外，在经过一系列数字信号处理后，系统会输出结果。 2. **A/D转换的基本原理：** A/D转换器是将连续的模拟电压信号转化为离散的数字值的重要工具。输入的物理量（如温度或压力）需通过传感器转变为电信号以供后续分析。 3. **快速傅立叶变换(FFT)的基础理论:** 快速傅里叶变换是一种高效的计算方法，能够利用旋转因子的对称性和周期性特性来加速频率域内的转换过程。这使得它在频谱分析中尤其有用且高效。 **二、实验步骤** 1. **单路及多路模数转换(AD)：** 使用CCS（Code Composer Studio）开发环境创建新的工程，并添加必要的文件，生成并运行程序；通过设置断点从PC端读取数据来显示信号波形。 2. **FFT算法的C语言实现与验证：** 采用C语言编写快速傅立叶变换代码，定义相应的子函数进行运算测试、调试和优化。 3. **系统集成及硬件频谱分析系统的构建：** 将前面设计好的FFT算法结合到A/D转换中去，最终完成基于ICETEK5509的硬件频谱分析器的设计与实现工作。 **三、关键知识点** 1. CCS的基本操作方法。 2. A/D转换的工作机制及其实现方式。 3. 快速傅里叶变换(FFT)算法的核心思想及其优势所在（即通过减少运算量来提高效率）。 4. DSP应用系统的一般架构，包括但不限于信号采集、滤波处理以及最终输出等环节。 本实验的主要贡献在于利用ICETEK5509平台与FFT技术相结合的方式构建了一个高效的频谱分析工具，并且在C语言环境中实现了该算法的优化版本。这不仅加深了对DSP技术和实时系统开发的理解，还提升了实际操作中的应用能力及系统的整体性能表现。
     
  • 小型CNN在FPGA上的加速实现——从深度学习CNN算法的软件到硬件(FPGA)转换的学习项目
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    本项目聚焦于将深度学习中的小型卷积神经网络(CNN)模型移植至现场可编程门阵列(FPGA)，进行高效能计算加速的研究与实践，旨在探索软件向硬件转化的技术路径。 通过本工程可以学习深度学习CNN算法从软件到硬件FPGA的部署。网络的软件部分基于TF2实现，并通过Python导出权重参数；硬件部分采用Verilog语言编写，代码完全手动编写且可读性高，支持高度参数化配置，可以根据速度或资源需求调整加速效果。量化后的参数存储在片上RAM中，开发环境使用Vivado工具。 项目包含基础的测试平台（testbench），输入数据存放在RAM内；网络结构采用28*28*1作为输入尺寸，并且卷积层和池化层可以进行配置优化。单张图片推理时间约为50微秒左右。本项目提供所有相关的软件(Python)和硬件(Verilog)代码，方便学习与研究使用。