目录原语简介原语的分类时钟相关的原语IBUFGIBUFGDSBUFGBUFGPBUFGCEBUFGMUXBUFGDLLDCM接口相关的原语IDDRODDR 原语简介原语，即primitive，原语类似最底层的描述方法，是不同厂商针对自己FPGA芯片提供的底逻辑资源的描述。 因此不同的厂商，原语不同，同一家的FPGA，由于不同系列的芯片内部资源一般不同，原语也是不通用的。 使用原语的好处，可以直接
做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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绪论查看《为什么FPGA/ADC通信在工业领域下更喜欢用GPMC接口？》了解TinyML~今天介绍几个与TinyML相关的开源项目。TinyML Cookbookhttps://github.com/PacktPublishing/TinyML-Cookbook 介绍这本书是关于 TinyML 的，TinyML 是一个快速发展的领域，位于机器学习和嵌入式系统的独特交叉点，可以使 AI 在微控制器
论文题目：Acceleration of FPGA Based Convolutional Neural Network for Human Activity Classification Using Millimeter-Wave Radar年份&会议：2019 - IEEE Access主要内容：采用毫米波雷达回波谱图作为CNN输入来识别人类活动的类别，并实现在FPGA上，还采取了三种
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2024-07-19 20:24:23
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1、fpga4funhttps://www.fpga4fun.com/你能在这个网站上找到什么？您可以找到信息页面，以及使用 FPGA 板构建的 FPGA 项目。注重点：项目。2、OPENCOREShttps://opencores.org/Opencores是一个开源的数字电路设计社区，它提供了免费的开源IP（知识产权）核心，让工程师和爱好者们可以使用这些IP核心来构建自己的数字电路设计。Ope
目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。库和包算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。
!pip install mrcnnfrom mrc
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2024-10-15 09:50:35
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目录1. BN在MLP中的实现步骤2. BN在CNN中的实现细节2.1 训练过程2.2 前向推断过程 整天说Batch Norm，CNN的论文里离不开Batch Norm。BN可以使每层输入数据分布相对稳定，加速模型训练时的收敛速度。但BN操作在CNN中具体是如何实现的呢？1. BN在MLP中的实现步骤首先快速回顾下BN在MLP中是怎样的，步骤如下图：图片来源：BN原论文一句话概括就是对于每个特
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2024-04-15 14:55:01
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Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000
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2024-06-14 06:53:40
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在FPGA进行CNN加速计算的论文里，有一种设计：脉动阵列何为脉动，脉动的数据是什么样子的？下图可以看做是简单的脉动单元，共有P11到P33 9个计算单元，行列数据并不是同时刻到达计算单元，而是依次进入，说白了就是像FPGA设计里经常提的流水线pipiline，这里面有个关键点是CNN的乘加操作，P11计算单元会在3个节拍进来6个数据，3个节拍后，P11=3*3+2*4+2*3=23，每个计算单元
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2024-03-29 06:41:06
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Winograd算法winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。我们以3x3,s=1的卷积为例，讲讲Winograd算法的具体流程。 一个的卷积核，和一个输入特征图进行卷积运算，得到的输出，我们记为： 其计算量为 和普通的直接卷积()相比,计算量减少了 当时，上式近似等于 Winograd 的证明方法较为复杂，要用到数论中的一些知识，但是，使用起来很简单。只需要按照如
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2024-07-28 16:14:32
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【首先】：大家应该要了解卷积神经网络的连接方式，卷积核的维度，反向传播时是如何灵活的插入一层；这里我推荐一份资料，真是写的非常清晰，就是MatConvet的用户手册，这个框架底层借用的是caffe的算法，所以他们的数据结构，网络层的连接方式都是一样的；建议读者看看，很快的； 下载链接：点击打开链接 【前面5层】：作者RPN网络前面的5层借用的是ZF网络，这个网络的结构图我截个图放在下面，并分析下
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2024-08-22 11:42:04
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之前的章节已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的 CNN 。这里要实现如图7-23 所示的 CNN 。class SimpleConvNet:
"""简单的ConvNet
conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax
Parameters
----------
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2024-05-29 09:57:05
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导航栏深度学习C++代码 (位于 Github)深度学习C++代码配套教程（1. 总述）深度学习C++代码配套教程（2. 基础数据操作）深度学习C++代码配套教程（3. 数据文件读取）深度学习C++代码配套教程（4. ANN 经典神经网络）深度学习C++代码配套教程（5. CNN 卷积神经网络）这里是CNN 的 Java 代码 , 我照着翻译成 C++. 效果确实不错, mninst 手写数字识别
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2024-03-22 15:57:06
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目录前言一、什么是FPGA高速设计？FPGA高速设计的好处是什么？二、FPGA CLB逻辑基本单元了解1.CLB逻辑单元内部结构2.LUT查找表 3.CARRY进位链三、加法器逻辑层级及资源使用1.什么是逻辑层级？2.加法器逻辑层级四、累加器逻辑层级及资源使用 五、被加数为1的加器逻辑层级及资源使用 六、相等/不相等比较器逻辑层级及资源使用&n
为了增进对FPGA的认识，本文将对FPGA的应用，以及FPGA的配置方式予以介绍。FPGA 器件属于专用集成电路中的一种半定制电路，是可编程的逻辑列阵。为了增进对FPGA的认识，本文将对FPGA的应用，以及FPGA的配置方式予以介绍。如果你对FPGA，或者是对本文内容具有兴趣，不妨和小编一起来继续认真往下阅读哦。一、FPGA应用FPGA另一个新应用是取代DSP，由于FPGA适合规划成可同
经典CNN及PyTorch实现LeNet架构图：网络结构块的实现：AlexNet：架构图：网络架构块的实现：VGG网络：架构图：网络架构块的实现：NiN：架构图：网络架构块的实现：GoogLeNet架构图：网络架构块的实现：ResNet：架构图：网络架构块的实现： LeNet架构图：总的来看，LeNet由两个部分组成：卷积编码器：两个卷积层；全连接层密集块：三个全连接层网络结构块的实现：以siz
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2024-05-17 09:57:44
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System Generator安装之后可以在Simulink中调用相应的模块进行视觉算法的搭建，我两台电脑上分别是ISE12.3+matlab2010a, ISE10.1+Matlab2010a。需要注意的是ISE和Matlab之间是有型号匹配的。 首先要打开
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2024-04-20 10:28:00
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[FPGA]基于Qsys的第一个Nios II系统设计 (2013-12-12 21:50:08)转载▼分类： 嵌入式[FPGA]基于Qsys的第一个Nios II系统设计一、基本说明1、软件平台：Quartus II 13.0(64-bit)Nios II 13.0 Software Build Tools for Eclipse2、硬件平台：Altera Cycl
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2024-07-23 13:20:31
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以下内容为QQ聊天整理，以及网络资料整理。本人不懂算法，如有纰漏，还请指正。 以下才是真正意义上的优化，有时候我们在面试的时候遇到招 FPGA算法优化工程师，糊弄起来，是，我们用FPGA对算法实现了优化加速，其实不是真正意义上的算法优化。但是如果你面试的时候说了实话，说自己不会做算法优化，不好意思你很可能会被立马刷下来。哈哈哈，是不是
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2024-04-24 14:49:22
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目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、 相关背景知识1.Vivado HLS2.Simulated Annealing四、处理流程概述一、简介1.题目：fpgaConvNet: A Framework for Mapping Convolutional Neural Networks on FPGAs2.时间：2016.083.来源：IEEE4.简介
