【摘 要】
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近年来,以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习理论与模型日益得到突破,并在图像识别领域中被广泛应用。因为传统CNN需要大量训练数据,同时具有对物体的空间关系辨别度差和对物体大幅度转动之后的辨别力差这两种缺点,于是胶囊网络及其动态路由算法被提出用于解决上述不足。尽管胶囊网络功能强大,辨识精确,不过该模型通常被用于小规模低分辨率图像的识别,对于大规模高分辨率图像数据集的适应性较差。另一方面,近年来学
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近年来,以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习理论与模型日益得到突破,并在图像识别领域中被广泛应用。因为传统CNN需要大量训练数据,同时具有对物体的空间关系辨别度差和对物体大幅度转动之后的辨别力差这两种缺点,于是胶囊网络及其动态路由算法被提出用于解决上述不足。尽管胶囊网络功能强大,辨识精确,不过该模型通常被用于小规模低分辨率图像的识别,对于大规模高分辨率图像数据集的适应性较差。另一方面,近年来学术界提出了众多基于FPGA平台的神经网络硬件加速器,但却鲜有针对胶囊网络硬件加速器的相关研究,而该模型本身参数量繁多,算法相对传统CNN更加复杂,计算需求十分巨大,因此在实际应用场景中通过设计其硬件加速电路来提升模型的性能很有必要。针对上述问题,本文围绕胶囊网络模型、胶囊内动态路由算法以及胶囊层的FPGA硬件加速器展开了研究,主要工作内容如下:1.首先提出了一种改进型的胶囊网络模型,重新设计了对输入图像进行预处理的卷积层构造及激活函数形式,改进了动态路由算法使其能更好地适应硬件部署,并将其用于监控场景下的大规模高分辨车型图像的分类任务,在软件层面利用GPU训练和验证该模型能够达到97.58%的准确率,相较于原始模型精度提升了2.08%,算法执行速度提升了大约4.62%。2.然后本文基于FPGA平台设计了上述改进模型胶囊层的硬件加速电路,加速器设计了数据重排封装处理模块以实现初始胶囊层生成原始胶囊向量的功能,另外还囊括了特定的脉动阵列及乘加运算阵列以处理胶囊层内部算法的向量及矩阵运算,同时辅以相应的硬件激活单元和数据缓存器,利用有限状态机和流水线的思路设计了整体控制器以调度算法在FPGA上的执行流程。3.最后,选用Altera的FPGA器件及其相应的EDA工具综合并实现了该加速器的整体电路,将训练好的权重数据量化并存入FPGA片上的存储空间,进行了整体的系统仿真验证。实验结果表明,FPGA加速器的识别精度能够达到92.75%,峰值算力大约为1.38157TOPS,能效比约为0.16198TOPS/W,相比于在GPU上执行模型的前向推理,在FPGA上所消耗的时间减少了大约23.86%,功耗更是降低了大约96.12%,同其他文献提供的硬件加速方案相比,本文设计的加速器也取得了较好的加速效果。
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