基于FPGA的U-Net网络硬件加速系统的实现OA
Implementation of FPGA-Based U-Net Network Hardware Acceleration System
随着深度学习的快速发展,神经网络算法被广泛应用于图像处理领域.由于硬件算力限制了神经网络的实现与应用,基于FPGA的神经网络硬件加速器相继被提出.U-Net网络作为一种特殊的卷积神经网络,在生物医学图像分割方向具有重要的意义.U-Net网络的运算瓶颈是卷积运算,采用循环展开、循环流水等硬件电路设计方法,通过提高FPGA内部硬件资源利用率增加卷积运算硬件加速器的并行度,提升硬件系统的整体运算性能.最终在Pynq-Z1异构平台上实现了卷积运算硬件加速…查看全部>>
梅亚军;王唯佳;彭析竹
电子科技大学电子科学与工程学院,成都610054电子科技大学电子科学与工程学院,成都610054电子科技大学电子科学与工程学院,成都610054
信息技术与安全科学
FPGAU-Net网络硬件加速卷积运算
《电子与封装》 2020 (6)
38-43,6
四川省科技计划项目(2018GZDZX0001)
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