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FPGA CNN网络在FPGA上的深度学习模型部署。

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简介：
包含基于现场可编程门阵列（FPGA）的深度学习算法的论文以及相应的代码资源，专注于FPGA CNN架构。

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  • 基于FPGA的CNN深度学习网络移植
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    本研究探讨了将卷积神经网络(CNN)模型移植到FPGA平台上的方法，以实现高效、低功耗的硬件加速。通过优化CNN架构与算法，充分发挥FPGA灵活性和可编程性优势，适用于图像识别等应用场景。 这篇论文和代码介绍了如何将基于FPGA的深度学习算法移植到CNN上。
     
  • 移动端上的深度学习模型部署
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    本文探讨了在移动设备上实现深度学习模型的有效方法与技术，旨在优化资源利用并提高模型运行效率。 本段落主要讨论了训练调试与移动端部署问题。在训练调试方面，作者提供了两篇文章供读者参考：一篇介绍了整体的调试方法，另一篇讲述了如何避免过拟合。在移动端部署方面，文章探讨了深度学习模型在移动设备上的部署挑战和解决方案。
     
  • 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。
     
  • TensorRT深度学习模型部署实战
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    《TensorRT深度学习模型部署实战》是一本专注于使用NVIDIA TensorRT进行高效深度学习模型优化与部署的技术书籍，适合AI开发者和研究人员提升生产环境下的模型性能。 现在为大家介绍一套新课程——深度学习-TensorRT模型部署实战。这套2022年4月推出的完整版视频教程包含代码与课件资源。 该课程分为四个部分： 第一部分：CUDA-驱动API精简，涵盖CUDA驱动API的使用、错误处理方法以及上下文管理技巧，并介绍其在开发中的位置和最佳实践。 第二部分：CUDA-运行时API精简。此章节将教授如何利用CUDA运行时API进行编程，重点在于简化操作并确保实用性。内容包括编写核函数以加速模型预处理（如仿射变换），掌握Yolov5后端处理的优化策略以及共享内存的应用技巧。 第三部分：TensorRT基础学习。这部分课程涵盖TensorRT的基础知识，包括如何编译和推理模型、使用ONNX解析器，并深入探讨ONNX结构及其编辑修改方法；同时还会讲解int8量化技术、插件开发流程及简化版插件开发策略以及动态shape的应用技巧。 第四部分：TensorRT高级应用。通过项目驱动的方式学习大量具体的深度学习案例，如分类器、目标检测等，掌握针对这些任务的封装技术和多线程技术，并了解框架设计的相关知识和技术细节。
     
  • PyTorch/ONNX深度学习模型的C++部署
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    本教程深入介绍如何将基于PyTorch和ONNX格式的深度学习模型转换并部署到C++环境中，实现高效跨平台应用。 本课程将介绍如何创建并优化用于Pytorch和ONNX的C++部署框架，并利用英伟达显卡（通过CUDA/TensorRT）加速模型推理的过程。此外，还将探讨在产品中应用这些技术的方法。课程会定义一套统一接口来加载各种ONNX模型，并特别关注在实际部署过程中可能遇到的问题及解决方案。
     
  • TensorRT模型部署实战课程-深度学习
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    本课程深入浅出地讲解如何使用TensorRT进行深度学习模型的优化与高效部署，适合希望提升推理速度的技术爱好者和开发者。 分享一套深度学习课程——《深度学习-TensorRT模型部署实战》，大家可以下载学习。
     
  • 深度学习模型部署的开源工具箱MMDeploy
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    MMDeploy是一款专为深度学习模型部署设计的开源工具箱，支持多种硬件平台和框架，旨在简化从训练到部署的过程。 MMDeploy是一个专为深度学习模型提供部署支持的工具集，旨在帮助研究者和开发人员将训练好的深度学习模型部署到生产环境中，无论是服务器、边缘设备还是移动终端。它的核心功能包括模型转换、优化与推理加速等，以实现高效且易于部署的深度学习应用。 使用MMDeploy时，用户会接触到一个名为tools的目录，其中包含了用于模型转换和推理的各种工具。通常这些工具通过Python脚本或命令行工具提供给用户，方便进行模型部署工作。例如，在编写或修改setup.py文件后，可以安装并配置该工具箱及其依赖环境；同时requirements.txt文件列出了所有需要安装的Python包，确保在不同环境中正确运行。 此外，CMakeLists.txt作为构建系统的配置文件，定义了项目的编译规则和程序依赖关系，对于保证各个组件在不同操作系统和硬件平台上的正常工作至关重要。而.codespell_ignore.txt则用于指定代码拼写检查时可忽略的文件或目录，确保开发过程中的代码整洁性和一致性。 除了上述文件外，MMDeploy还涉及到了代码版本管理和提交策略的问题。.pre-commit-config.yaml提供了有关预提交钩子配置的信息，帮助开发者在将代码提交到版本库前自动执行各种检查和格式化操作。README.md与README.txt则为用户提供安装指南、使用方法及相关文档，是了解并上手MMDeploy不可或缺的资料。 实际应用中，MMDeploy支持多种深度学习框架模型部署，如PyTorch、TensorFlow等；mmdeploy_models目录可能包含示例深度学习模型，帮助用户更好地理解如何将训练好的模型部署到生产环境中。 总之，MMDeploy是一个功能丰富且高度可配置的开源工具箱，简化了从模型转换到推理加速的过程。通过提供必要的工具、配置文件和示例模型，它极大地降低了部署深度学习模型的技术门槛，使开发者能够专注于开发本身而不必担心技术问题。
     
  • MMDeploy：开源的深度学习模型部署工具箱
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    MMDeploy是一款专为深度学习模型部署设计的开源工具箱，支持多种框架和硬件平台，旨在简化从训练到推理的过程。 MMDeploy 是一个专门针对深度学习模型部署的支持工具集。它的目标是帮助研究者和开发人员将训练好的深度学习模型应用到生产环境中，无论这些环境是在服务器、边缘设备还是移动终端上。该工具箱的核心功能包括了模型转换、优化以及推理加速等模块，旨在实现高效且易于使用的深度学习应用程序。 在使用MMDeploy时，用户会遇到一个名为tools的目录。这个目录包含了所有用于模型转换和推理工作的各种工具。通常这些工具以Python脚本或命令行的形式提供给用户，方便他们进行部署工作。例如，通过修改setup.py文件可以安装并配置该工具箱及其依赖环境；同时，requirements.txt则列出了所有的必需包列表。 在构建过程中，CMakeLists.txt作为配置文件定义了项目的编译规则和程序的依赖关系，在跨平台运行时确保各个组件能够正常工作。此外，.codespell_ignore.txt用于指定哪些文件或目录可以在代码拼写检查中被忽略掉，以保证开发过程中的代码整洁与一致性。 除了上述提到的内容外，MMDeploy还涉及到了版本控制和提交策略的问题。例如,.pre-commit-config.yaml提供了关于预提交钩子的配置信息，在代码上传到仓库之前自动执行各种检查和格式化操作。而README.md与README.txt则包含了工具箱的安装指南、使用说明以及相关文档资料，是用户了解并开始使用MMDeploy的重要资源。 实际应用中，MMDeploy支持多种深度学习框架模型部署需求。例如，在该工具集中可能包括了针对PyTorch和TensorFlow等训练出来的模型的支持；mmdeploy_models目录内则包含了用于示例的深度学习模型，帮助用户更好地理解如何将自己训练出的模型部署到实际生产环境中。 MMDeploy是一个功能丰富且高度可配置化的开源工具集。它简化了从模型转换至推理加速的所有步骤，并提供了一站式解决方案来降低部署门槛，使开发者能够专注于核心任务——即深度学习模型的设计和开发。