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HLS CNN样本。

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简介：
本资源提供了一系列利用HLS CNN样本在Vivado HLS环境中构建卷积神经网络示例代码。为了正确使用这些代码，首先需要满足软件的先决条件，包括CMake、gcc等。随后，需要创建名为“build”的目录，并进入该目录执行“cmake ..”命令，接着运行“make”命令，所有操作都在“build”目录下进行。此外，我们还提供了一个TCL脚本，用于基于Vivado HLS构建硬件设计。设计文件均存储在src/accel目录下。其中，“conv_layer_tile_accel_instvivado_hls”作为顶层函数被选中，并通过tcl/vivado_hls.tcl脚本进行配置和运行。

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  • HLS_CNN_Samples: HLS CNN
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    HLS_CNN_Samples 是一个用于高层次综合（High-Level Synthesis, HLS）的卷积神经网络(CNN)示例集合，适用于硬件设计和机器学习模型加速。 HLS CNN样本在Vivado HLS中实现CNN的一些示例代码如下： 用法： 1. 运行软件先决条件：CMake, gcc。 2. 建造：`mkdir -p build && cd build && cmake .. && make` 3. 跑步（需进入build目录）：运行LeNet `./lenet` 对于Vivado HLS，当前我们提供一个TCL脚本来构建基于Vivado HLS的硬件设计。设计文件位于src/accel 文件夹中。 # 顶层函数为 conv_layer_tile_accel_inst 使用 vivado_hls tcl/vivado_hls.tcl 脚本进行操作。
     
  • 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。
     
  • 本地HLS播放插件「Native HLS Playback」- crx插件
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    Native HLS Playback是一款专为Chrome浏览器设计的扩展程序，它允许用户直接在网页上流畅地播放HLS视频流，无需额外安装其他软件。这款插件极大地提升了观看体验，特别适合喜欢在线直播和高清视频内容的用户。 该扩展基于hls.js库构建，并允许浏览器播放m3u8格式的HLS视频。 点击扩展图标可以启用或禁用URL捕捉器，从而在当前页面中嵌入任何m3u8视频元素上实现播放功能。 特点包括： - 通过单击图标来开启和关闭url捕捉器； - 在设置选项里打开hls.js调试模式； - 可以选择使用不同版本的hls.js（0.5.x，0.6.x，0.7.x或0.8.x）； - 支持字幕显示功能； - 允许在选项中切换视频放大和原生大小设置。 默认情况下，扩展采用的是hls.js 0.8.2版本。支持的语言为英语（美国）。
     
  • Free-HLS-Live: 免费HLS直播流（Free HLS直播姬）
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    Free-HLS-Live是一款免费的HLS直播推流软件——Free HLS直播姬，帮助用户轻松进行高质量的视频实时传输。 免费HLS Live Free-HLS的免费实时流媒体。 该项目仅用于学习和交流目的，在使用过程中如造成任何损失，我们不承担任何责任。 要求： - Node.js - 纱（yarn） - 阿里云OSS /腾讯云COS 安装步骤如下： 1. 安装git 2. 克隆项目：`git clone https://github.com/sxzz/free-hls-live.git` 3. 进入项目目录： `cd free-hls-live` 4. 安装依赖： `yarn install` 使用方法： 首先，您需要自己编写一个Uploader，请参阅配置存储。由于m3u8文件不断变化，因此无法通过映像床实现。 您需要一种可以存储文件并且可以通过公用网络访问的服务，例如服务器、阿里云OSS或腾讯云COS等，并且您需要配置CORS跨域。 通常情况下，m3u8文件很小，成本也较低。 将`config.example.yml`复制为`config.yml` 通过OBS在设置对话框中转到“高级”并进行相应设置。
     
  • HLS.7Z: HLS IP Code, MNIST, and NNet
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    HLS.7Z包含了用于高层次综合（High-Level Synthesis, HLS）的设计代码，特别针对MNIST数据集进行优化，并实现了神经网络模型。 mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga
     
  • HLS-视频测试：检验HLS视频流
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    简介：本项目专注于测试HTTP Live Streaming (HLS) 视频流的质量与稳定性，确保流畅播放体验。通过一系列严格检测，保障视频传输效率和观看质量。 使用 Video.js 进行 HLS 测试：如果您的系统上尚未安装 Node，请先进行安装。然后在命令行中运行 `npm install -g grunt-cli` 安装 Grunt，接着在项目的根目录下执行 `npm install` 来安装所有依赖项。完成这些步骤后，运行 `grunt` 命令，并通过浏览器访问 localhost:9999 查看效果。
     
  • JMeter进行HLS流压力测试的脚本
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    本文介绍了使用Apache JMeter工具对HLS（HTTP Live Streaming）视频流服务进行压力测试的方法和步骤，并提供了具体的压力测试脚本示例。 1. 使用JMeter抓取手机访问直播页面的请求。 2. 获取关键步骤： - 请求：输入直播地址； - 响应：返回分割的文件片段。 3. 正则表达式提取获取到的片段列表，然后使用For Each控制器对每个片段逐一进行访问并获取其请求信息。 4. 设置压力测试参数：进程数设为50，并持续运行5分钟以连续施压。 5. 添加负载机，通过多个机器增加压力，并监控加压状态。
     
  • HLS-demo：简明的HLS视频播放示例
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    HLS-demo是一款简洁实用的示例程序，旨在展示HTTP Live Streaming（HLS）技术在视频播放中的应用。它帮助开发者快速理解和实现基于HLS协议的流媒体传输方案。 HLS-demo提供了一个简单的HLS视频播放示例，使用了MediaElement.js库。
     
  • 基于MATLAB的样本熵算法实现及应用.zip_matlab样本熵_样本熵算法_MATLAB样本熵_样本熵 MATLAB
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法，并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释，帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
     
  • 二维CNN与三维CNN，可执行版本
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    本项目提供二维和三维卷积神经网络（CNN）模型的实现代码，可用于图像及视频分析任务。包含详细文档说明，便于用户快速上手使用。 二维卷积神经网络（2D CNN）与三维卷积神经网络（3D CNN）是深度学习领域中的重要模型，在图像处理及计算机视觉任务中广泛应用。这两种结构基于卷积神经网络的基本原理，但在不同类型的输入数据上各有优势。 二维CNN主要用于传统的图像处理任务，如分类、目标检测和分割等。2D CNN通过二维卷积层捕捉图像的局部特征，比如边缘、纹理与形状。每一层的卷积核在二维平面上滑动以提取特征并传递到下一层；池化层降低空间维度减少计算量同时保留重要信息；全连接层则用于分类或回归任务。 三维CNN扩展了2D CNN的概念，适用于处理具有时间或深度维的数据，例如视频、多通道图像（如高光谱图像HSI）或者3D物体。3D卷积核不仅考虑空间信息还包含时间或深度维度的信息，这使得它能够有效捕捉时空模式，在动作识别等任务中表现优异；对于HSI数据而言，3D CNN可以分析不同波段间的相互关系以实现更精确的分类和分析。 在某个名为“HSI_Classification-master”的压缩文件包里可能包含了一个使用3D CNN对高光谱图像进行分类的研究项目。该项目通常包括以下内容： 1. 数据集：用于训练与测试的高光谱图像。 2. 预处理脚本：负责归一化、降噪或波段选择等步骤以优化数据质量。 3. 模型代码：使用Python语言实现，可能基于TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架构建3D CNN架构。 4. 训练脚本：定义了模型训练过程中的关键参数如损失函数、优化器及学习率调整策略。 5. 评估指标：用于衡量模型性能的准确度、F1分数等标准。 6. 结果可视化工具：展示分类结果的地图或其他形式输出。 通过这个项目，我们能深入了解3D CNN在高光谱图像分类中的应用，并与2D CNN处理此类数据时的表现进行比较。同时，它也是一个学习深度学习和实践3D CNN的良好平台，有助于提高相关领域的技能水平。