| 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 | |
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| 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。 | |
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