Advertisement

基于ZYNQ的LeNet-5卷积神经网络加速硬件设计及其在MNIST数据集上的应用研究

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究基于ZYNQ平台，实现了LeNet-5卷积神经网络的硬件加速，并在MNIST数据集上进行了性能评估与优化。 基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，用于加速LeNet-5卷积神经网络对MNIST手写集的识别任务。在PL端实现卷积层、池化层以及全连接层的并行处理，在PS端则负责验证测试流程控制。通过AXI总线将两者相连，从而完成指令传输和识别结果传递的功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于ZYNQ的LeNet-5卷积神经网络加速硬件设计及其在MNIST数据集上的应用研究
    优质
    本研究基于ZYNQ平台，实现了LeNet-5卷积神经网络的硬件加速，并在MNIST数据集上进行了性能评估与优化。 基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，用于加速LeNet-5卷积神经网络对MNIST手写集的识别任务。在PL端实现卷积层、池化层以及全连接层的并行处理，在PS端则负责验证测试流程控制。通过AXI总线将两者相连，从而完成指令传输和识别结果传递的功能。
  • 基于ZYNQ平台的卷积神经网络加速器的设计与应用研究.pdf
    优质
    本论文探讨了在ZYNQ平台上设计并实现卷积神经网络(CNN)加速器的方法，并深入分析其在实际应用场景中的性能表现和优化策略。 本段落档探讨了在ZYNQ平台上设计卷积神经网络加速器的方法及其实际应用研究。文档深入分析了如何利用ZYNQ平台的硬件特性来优化卷积神经网络性能，并详细介绍了相关的设计实现过程及实验结果，为读者提供了一个全面理解该技术的应用前景和挑战的机会。
  • 基于ZYNQ的卷积神经网络硬件加速器设计与实现
    优质
    本项目专注于利用Xilinx Zynq SoC平台进行深度学习中的卷积神经网络(CNN)硬件加速器的设计和开发。通过将CNN关键运算模块化并优化其在FPGA上的映射，显著提升了计算效率及能效比，为嵌入式视觉系统提供强大支持。 基于ZYNQ的软硬协同硬件加速器系统实现了对LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层及全连接层的并行处理，PS端负责验证测试流程控制。通过AXI总线连接两者，确保控制信号和识别结果的有效传递。
  • 基于FPGA的卷积神经网络硬件加速架构研究.caj
    优质
    本文探讨了在FPGA平台上实现卷积神经网络(CNN)硬件加速的方法和架构，旨在提高CNN计算效率与性能。通过优化设计，提出了高效能的CNN硬件加速方案。 本发明提供了一种基于FPGA的卷积神经网络硬件加速架构。该架构包括通用AXI4总线接口、缓存区（用于存储输入特征图、输出特征图及权重）、存储路由逻辑（引导运算结果至相应缓存区域）以及由多个MAC单元构成的乘累加阵列。 此外，还包括卷积运算单元和池化运算单元。卷积运算单元从缓存区读取相应的输入特征图与权重进行卷积操作，并将偏置值相加后执行非线性处理，最终结果写入输出特征图缓存中；而池化运算单元则对相应输入特征图执行池化操作，并同样地，其计算结果会被存储到对应的输出特征图缓存区。 此外，该架构还包含一个运算控制器，分为卷积控制器和池化控制器两部分。前者负责控制卷积过程的进行，后者则管理池化的运行流程。 本发明通过优化硬件加速性能，在可扩展性和吞吐率方面具有显著优势。专利号为CN 110135554 A，申请日期为2019年8月16日。
  • 基于TensorFlow的LeNet-5卷积神经网络实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现了经典的LeNet-5卷积神经网络模型，应用于手写数字识别任务，展示了CNN在图像分类中的强大性能。 这段文字描述了一个包含MNIST数据集的程序包，无需额外下载即可使用。由于model文件夹里有预训练好的模型，可以直接运行测试代码。不过，该模型只经过了6000轮训练，未完成全部3万轮训练周期，因此当前准确率为98.8%。如果需要更高精度的结果，请自行完整地重新进行一轮训练（预计可以达到99.%的准确率）。如果不满意现有结果，则可以通过调整超参数（如初始学习速率和衰减比率）来优化性能。下次将上传有关迁移学习的相关代码，敬请期待。
  • 使用TensorFlow在MNIST数据集上训练的卷积神经网络
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，在经典的MNIST手写数字数据集上训练了一个卷积神经网络模型，实现了高精度的手写数字识别。 这是训练的完整代码，具体的文档说明请参阅本人博客中的相关介绍。
  • Lenet-5卷积神经网络的C++实现
    优质
    本项目为经典的LeNet-5卷积神经网络模型的C++语言实现版本。通过简洁高效的代码，展示了如何用C++构建和训练该模型进行手写数字识别任务。 用C++实现的LeNet-5，在VS2015环境下开发，可以直接运行。大家可以尝试使用MNIST库，并希望与大家交流学习。
  • 基于卷积神经网络的MNIST数据集分析
    优质
    本研究利用卷积神经网络对MNIST手写数字数据集进行分类分析，旨在探索深度学习技术在图像识别中的应用效果与优化路径。 使用卷积神经网络对MNIST数据集进行分析，并利用TensorFlow构建模型。 1. 导入所需的库： ```python import tensorflow as tf import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 2. 加载MNIST数据集： ```python mnist = input_data.read_data_sets(data/, one_hot=True) ```
  • 基于硬件加速的卷积神经网络代码.rar
    优质
    本资源为基于硬件加速技术优化的卷积神经网络(CNN)代码包。适用于深度学习项目中对计算性能有高要求的应用场景。 硬件加速卷积神经网络代码HLS 完整注释：这段文字描述的内容是关于如何为卷积神经网络编写完整注释的指南，这些注释针对的是使用HLS（High-Level Synthesis）进行硬件加速的应用场景。通过详细的注释可以帮助开发者更好地理解代码的功能、结构以及优化方法，从而更有效地利用硬件资源来提升计算性能和效率。
  • 基于FPGA的卷积神经网络加速器设计
    优质
    本研究聚焦于开发基于FPGA的高效能卷积神经网络(CNN)加速器，旨在优化CNN计算性能与资源利用率，推动深度学习硬件实现的技术进步。 基于FPGA的卷积神经网络加速器能够有效提升计算效率和性能，在深度学习领域具有广泛应用前景。通过利用FPGA硬件可编程性与并行处理能力，可以实现高度定制化的CNN架构优化，从而在保持低功耗的同时达到高性能的数据处理效果。