【摘 要】
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卷积神经网络凭借其特有的结构,应用于众多领域,推动人工智能迎来新浪潮。LeNet-5模型作为典型的卷积神经网络,该研究有利于推广到其他网络模型。目前,卷积神经网络主要通过CPU或者GPU利用软件编程的方式实现,无法发挥网络的并行性,造成速度慢、功耗高等问题,限制了其在军工及航天等领域的应用。FPGA在并行计算、功耗和可靠性等方面具有优势,适合用于前向网络的设计。本设计采用ZYNQ 7000系列的P
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卷积神经网络凭借其特有的结构,应用于众多领域,推动人工智能迎来新浪潮。LeNet-5模型作为典型的卷积神经网络,该研究有利于推广到其他网络模型。目前,卷积神经网络主要通过CPU或者GPU利用软件编程的方式实现,无法发挥网络的并行性,造成速度慢、功耗高等问题,限制了其在军工及航天等领域的应用。FPGA在并行计算、功耗和可靠性等方面具有优势,适合用于前向网络的设计。本设计采用ZYNQ 7000系列的PYNQ-Z2板卡,提出轻量级全可编程SOC平台设计方案,结合FPGA和ARM的各自优势,增强了系统的通用性和灵活性。本文在PC端,对LeNet-5模型进行研究与实验,提出各层网络的最优设计方案,并利用Tensor Flow框架训练网络,获取权重和偏置;在PL端,将全连接层替换为卷积层,利用Vivado HLS工具设计卷积和池化运算模块,封装成IP核,并搭建基于ZYNQ的SOC平台;在PS端,编写主控代码,完成对运算IP核的调用,通过车牌识别,验证系统的正确性。最后,测试本设计LeNet-5模型方案,证实网络具备良好的性能;测试本设计的功率消耗、处理速度和资源消耗等参数,并与其他方案进行对比分析,证实本设计方案功耗低、消耗少,具备良好的加速效果。
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