基于硬件描述语言的目标识别硬件加速器设计

摘要：

本文针对深度学习方法在目标识别领域内的应用,设计了一种基于硬件描述语言的目标识别硬件加速器,运用数据流架构优化方法,设计了二值化卷积神经网络算法所对应的硬件模块单元,实现了对输入图片的识别.实验结果表明,基于多帧分辨率为 224×224 的图片输入,在硬件平台仿真软件中达到了不俗的识别速率以及识别准确率,为基于硬件系统的深度学习加速器的研究奠定了基础.

关键词：硬件描述语言、二值化卷积神经网络、深度学习、硬件加速器

所属期刊栏目：13

分类号：TP332(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61801286

在线出版日期：2023-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：108-111