二值VGG卷积神经网络加速器优化设计AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

二值VGG卷积神经网络加速器优化设计
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：437 K
标签：优化设计二值卷积神经网络 FPGA加速器
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：基于FPGA的二值卷积神经网络加速器研究大多是针对小尺度的图像输入，而实际应用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷积神经网络作为骨干网络。通过从网络拓扑、流水线等层面对卷积神经网络硬件进行优化设计，从而解决逻辑资源以及性能瓶颈，实现输入尺度更大、网络层次更深的二值VGG神经网络加速器。采用CIFAR-10数据集对基于FPGA的VGG卷积神经网络加速器优化设计进行验证，实验结果表明系统实现了81%的识别准确率以及219.9 FPS的识别速度，验证了优化方法的有效性。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。

活动