【摘 要】
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卷积神经网络是深度学习领域的一项重要技术,将卷积神经网络移植到嵌入式设备对于算法落地研究具有深刻意义。然而常规卷积神经网络具有模型大、参数多的特点,这给在资源有限的嵌入式平台上部署卷积神经网络带来了新的挑战。而在部署平台选择上,通常,以CPU和GPU为主。随着对边缘计算应用的深入研究,FPGA被越来越多的研究开发者所重视,它具有功耗低、可灵活配置的特点,是一种理想的部署平台。因此,在资源有限的FP
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卷积神经网络是深度学习领域的一项重要技术,将卷积神经网络移植到嵌入式设备对于算法落地研究具有深刻意义。然而常规卷积神经网络具有模型大、参数多的特点,这给在资源有限的嵌入式平台上部署卷积神经网络带来了新的挑战。而在部署平台选择上,通常,以CPU和GPU为主。随着对边缘计算应用的深入研究,FPGA被越来越多的研究开发者所重视,它具有功耗低、可灵活配置的特点,是一种理想的部署平台。因此,在资源有限的FPGA平台上部署卷积神经网络,需要对模型的规模进行压缩。为此,本文采用一种将权值进行二值化量化的策略,对卷积层和全连接层参数只有+1和-1的卷积神经网络进行训练,令该网络中间运算结果依然保留其全精度。选定FPGA作为部署平台,利用XILINX工具链,使用HLS开发工具,将高级语言转换成底层HDL语言,从而将网络模型部署到ZYNQ7020芯片平台上。对卷积神经网络模型量化及FPGA部署进行实验验证,结果表明:经过量化的模型精度相比于无量化操作的全精度模型没有损失,同时模型的大小得到了有效的压缩。该模型被成功移植到ZYNQ7020芯片平台,实现整体硬件解决方案具有高精度、功耗低的特点。
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