【摘 要】
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如今深度学习的卷积网络已被广泛应用于图像识别领域,其弊端也日益显露,而二进制卷积神经网络(BNN)在运算速度和存储空间上具有一定优势,且FPGA以其超高的运算速度也被广泛应用,为此,本文将其引入车型识别问题.本文用自制的车辆数据集,完成BNN在GPU上的训练,得到89.32％的准确率.将训练得到的特征参数进行提取及二值化,再将其导入到PYNQ-Z2开发板上,得到最终的分类器.该方法在识别速度上取得了较显著的提高.
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院 江苏·南京 210000
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如今深度学习的卷积网络已被广泛应用于图像识别领域,其弊端也日益显露,而二进制卷积神经网络(BNN)在运算速度和存储空间上具有一定优势,且FPGA以其超高的运算速度也被广泛应用,为此,本文将其引入车型识别问题.本文用自制的车辆数据集,完成BNN在GPU上的训练,得到89.32％的准确率.将训练得到的特征参数进行提取及二值化,再将其导入到PYNQ-Z2开发板上,得到最终的分类器.该方法在识别速度上取得了较显著的提高.
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