神经网络的FPGA实现：基础卷积操作(一) RGB三通道 Verilog HDL Xilinx VIVADO conv_pe.v文件在上述链接中`timescale 1ns / 1ps
module conv_layer#(
parameter CHANNEL_IN=3, //输入图像的通道R G B
parameter CHANNEL_OUT=1 //输出图像的通道
)(
input
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2023-10-15 13:30:50
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下上一节我们介绍了如何对一个离线模
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2023-11-13 11:47:55
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下这一节主要是软件层面的处理。之所
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2023-11-27 10:44:49
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cnn-卷积神经网络在fpga上实现(一)CNN - 卷积神经网络在FPGA上的实现(一)卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。 本文将讨论如何使用Nallatech公司基于Altera OpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。 可以通过调整计算精度来优化图像分类性能。 降低计算精度可使FPGA加速器每秒处理越来越多的图像。Caffe
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2023-11-13 11:44:27
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最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet 、SKNet 等很相似，但 AFF 性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception 层内引起的特征融合。AFF 是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！1、特征融合1.1、什么是特
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2023-10-10 11:38:50
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一、简介 CNN由对输入进行过滤（卷积）以获得有用信息的层组成。 这些卷积层具有可以学习的参数（内核），因此可以自动调整这些过滤器以提取针对手头任务的最有用信息，而无需选择特征。 CNN最好与图像一起使用。 普通神经网络不适用于图像分类问题。二、普通神经网络的比较 在正常的神经网络上，我们需要将图像转换为单个1d向量，然后将数据发送到完全连接的隐藏层。 在这种情况下，每个神经元每个神经元都有参数。
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2023-12-14 10:47:24
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文章目录1. 神经网络计算模型2. 卷积计算并行性分析2.1 卷积窗口内部并行2.2 相同特征图卷积窗口间并行实现分析2.3 不同输入特征图卷积窗口并行2.4 不同输出特征图并行3. 激活函数的实现4. 基于FPGA的加速器设计4.1 整体结构4.2 卷积计算单元 这是浙大余子健的研究生毕业论文，也是我阅读的第一篇文献。 1. 神经网络计算模型 上图为典型的卷积神经网络的结构。在图中C层代表的
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2023-11-24 16:13:51
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很早之前就想写这个，自己研究了很久。
本人多年从事图像相关的FPGA工作，近几年接触了CNN，就想着在FPGA中实现CNN的加速，爱好使然。
要实现对CNN的加速，就必须了解CNN是怎么计算的。
考虑在FPGA中实现深度学习算法，需要matlab上用自己的写的代码实现算法的每一步。1.编译matcaffe,编译matcaffe会遇到很多坑， 将caffemodel导入到matlab中；2.将训练
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2023-12-21 09:59:20
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卷积核 kernel_size=3*3 输入特征图fmap[width,high]=[9,9] Verilog HDL Xilinx VIVADO源文件`timescale 1ns / 1ps
module conv_pe(
input clk,
input rst,
input input_en,//输出使能
input [7:0] kernel_00, //卷积核窗口3*3
inpu
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2023-10-15 08:59:39
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MobileNet V2介绍MobileNetV2是在V1基础之上的改进。V1主要思想就是深度可分离卷积。而V2则在V1的基础上，引入了Linear Bottleneck 和 Inverted Residuals。下图是MobileNet V2中的一个基本模块 可以看到，该模块由三个卷积组成，第一第三个卷积是标准的1x1卷积，起到升维和降维的作用，而中间的是一个depthwise卷积，每一个卷积层
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2023-12-21 09:57:49
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一、卷积网络基本介绍1.1 CNN的组成部分卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)，是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。 1.输入层 CNN的输入一般是二维向量，可以有高度，比如，RGB图像。 2.卷积层 卷积层是CNN的核心，
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2023-10-23 09:54:33
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VGG的实质是AlexNet结构的增强版，它将卷积层的深度提升到了19层，并且在2014年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了亚军(冠军是GoogLeNet，将在下一篇博客中介绍)。整个网络向人们证明了我们是可以用很小的卷积核取得很好地效果，前提是我们要把网络的层数加深，这也论证了我们要想提高整个神经网络的模型效果，一个较为有效的方法便是将它的深度加深，虽然计算量会大大提高，但是整个复杂度也
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2024-04-08 21:44:30
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1 简介Inception网络是为解决图像内容差异不能有效提取图像信息问题而提出的，核心是将某一层网络卷积核拆分成不同尺寸的卷积核，如3×3的卷积核拆分成1×1,3×3的卷积核，增加输出网络层的尺寸，如30×30，步长为1，使用3×3的卷积核，不填充，输出的图像尺寸28×28，若使用1×1和3×3的卷积核，提取图像信息，输出深度图层尺寸为30×30和28×28，获取的图像信息较单一卷积核丰富，同时
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2023-09-13 11:27:14
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的CSDN下面需要付费下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下前面曾经说过这个demo使用最简
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2023-12-14 10:47:51
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卷积神经网络最基本的操作：卷积、池化、全连接1、卷积操作什么是卷积操作？我们先定义一个目的，让卷积神经网络去识别数字 “17” 和字母 “L”。有三张图片，一个是数字17，还有两张是字母L，位置不同 定义三个不同的卷积核，我们把卷积核定义为3x3的，分别命名为A卷积核、B卷积核、C卷积核 首先是A卷积核跟第一张图片做卷积操作，A卷
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2024-04-08 10:21:59
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相关运算和卷积运算在一定程度上是一样，第二个信号是否需要反褶，如果参与运算的第二个信号是偶信号（偶函数）。 对于有限长的离散时间序列信号，它们的卷积结果的长度等于参与卷积的两个信号长度之和，再减去 1。FFT 加速卷积运算，这种变化所完成的计算结果，是两个信号的“圆卷积”。由于快速傅里叶变换（FFT），是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，而离散傅里叶变换的公式来源于周期序列信号的傅里叶
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2023-07-24 16:41:53
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上一遍写到了，公式，或者是一下关于BP神经网络的内容的语言描述。下面就要开始，进行深度点的分析。 &
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2023-07-27 12:41:20
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出事先声明，仅用于记录和讨论，有任何问题欢迎批评指正，只是觉得菜的大佬们请绕路，就不用在这里说大实话了，因为本身就是一个粗糙的demo。ISE的v文件在github，由于大家想要vivado工程，我就做了一个，有点大，传到了百度网盘。 提起把项目代码讲解一下的念头主要是源于最近一个同学开始转行做这
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2023-09-12 22:17:24
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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