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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1.背景介绍图像处理是人工智能领域的一个关键技术，它涉及到图像的获取、处理、分析和理解。随着数据量的增加和计算能力的提升，深度学习技术在图像处理领域取得了显著的进展。在这里，卷积神经网络(CNN)是一种非常有效的深度学习方法，它在图像识别、分类和检测等方面取得了显著的成果。然而，传统的CNN在处理长期依赖关系和时间序列数据方面存在一些局限性，这就是Long Short-Term Memory(LS
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2024-08-08 12:10:08
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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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目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
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2024-03-19 10:24:56
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作者：Zhonghui You还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝中，让模型自己决定哪些滤波器不太重要，那么它们就可以删除了。其实对滤波器进行剪枝是一种最为有效的、用于加速和压缩卷
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2024-04-16 10:02:59
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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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文章目录1. CNN + RNNCNN卷积神经网络 RNN递归神经网络1.1 相同点:1.2 不同点:1.3 组合方式实现2. 图片标注2.1 问题描述:2.2 模型设计2.3 模型设计2.4 模型运行2.5 图片标注升级3. 视频行为识别3.1. CNN特征简单组合3.2. 3D版本CNN图像特征的前后关系没有很好的区别4. 图片/视频问答4.1 图片问答的意义4.2 方法流程 1. CNN
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2024-03-26 07:30:23
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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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从知乎转载：目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制） - 咚咚的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/397080280目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制）本文主要对目标检测算法Conformer进行讲述，本文逻辑结构和论文保持一致。摘要在卷积神经网络 (CNN) 中，卷积操作擅长提取局部特征，但难以捕获全局表示。在本文中，我们提出了一种
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2024-04-29 19:11:57
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本文目录1. DNN2. RNN3. RNN Cell 具体计算过程4. Pytorch实现RNN4.1 创建RNNcell再写循环4.2 直接调用RNN5. 多层RNN6. 案例6.1 使用RNN_cell6.2 使用RNN7. 独热向量one-hot缺点改进目标网络结构完整代码课后练习1：LSTM实现之前的模型代码：结果：课后练习2：GRU实现之前的模型代码：结果：学习资料系列文章索引
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2024-06-12 21:41:36
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最近博主一直在准备找暑期实习，所以也是隔了很久没跟新博客。题外话，现在的计算机视觉岗竞争是真的激烈，最后才找到美团，网易，海康，Momenta的offer，打算入坑的朋友门需谨慎。最近也在Momenta实习，等实习完后会继续更新博客和继续完善github。上一篇博文写到anchor的制作与处理了。这篇博文就主要讲一下rpn网络的搭建部分。首先是整个网络的特征提取部分，博主用
。摘要如何对一个句子对进行建模是许多NLP任务中的关键问题，例如答案选择（AS），复述识别（PI）和文本蕴涵（TE）。大多数先前的工作通过如下方法来解决问题：（1）通过微调特定系统来处理一项单独的任务; （2）分别对每个句子的表示进行建模，很少考虑另一句话的影响;（3）完全依赖人为设计的，用于
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2024-10-11 12:40:28
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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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这一篇，我们写代码对网口中数据的打包方式进行解析目录UDP协议IP协议以太网协议MAC头 CRC校验首先，我们需要将数据封装成这种格式：7byte 前导码+1byte帧前定界符+14byte以太网帧头+20byte IP头+8byte UDP头+数据+4byte FCS校验一共需要实现3个协议：UDP协议,IP协议,以太网协议流程如下：首先我们需要设置一个start_tx，作为
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2024-05-09 19:25:27
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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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1：num==11只维持一个clk时钟周期。2：en拉低和num清零是同时的，因为在clk上升沿来之前的那一顺时，en=1,num=11,互相满足要求。3: req相对en上升沿延迟了一拍,因为采用了边沿提取，相当与加了一个一个D锁存器。//tx_en脉冲上升沿检测，作为FIFO读使能信号 reg tx_enr1,tx_enr2; //tx_en寄存器 always @(pose
1.verilog语言中操作数使用补码的形式处理数据，reg型数据可以赋正值，也可以赋负值。但当一个reg型数据是一个表达式中的操作数时，它的值被当作是无符号值，即正值，记得注意转换。 2.verilog语言算数运算中**代表指数运算，eg:2**M代表2M 。 &nbs
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2023-11-14 22:23:59
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 CNN（Convolutional Neural Network）——卷积神经网络，人工神经网络（Neural Network，NN）的一种，其它还有RNN、DNN等类型，而CNN就是利用卷积进行滤波的神经网络。换句话说，
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2024-03-27 19:12:09
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、作者丨杜伟、陈萍导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中的作用也依然未能完全搞清楚。残差架构是最流行和成功的，最初是在卷积神经网络（CNN）的背景下开发
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2024-04-19 15:48:23
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将CNN与LSTM结合起来可以用于处理序列数据中的空间和时序信息。下面是一种可能的方法：数据准备：首先，准备输入数据。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。CNN特征提取：将序列数据作为输入，通过一层或多层卷积层进行特征提取。卷积层可以提取输入数据的空间特征，例如边缘、纹理等。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重
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2023-11-24 06:26:45
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