基于FPGA加速卷积神经网络框架的图片处理方法

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摘要

本发明公开了一种基于FPGA加速卷积神经网络框架的图片处理方法，主要解决现有技术的资源利用率低和速度慢的问题。其方案是：1)根据设计的图片参数和FPGA资源参数，计算图片分割固定值；2)根据图片固定值确定DDR3数目，并对块ram资源进行分配；3)根据1)和2)构建卷积神经网络框架，该框架包括图片存储模块，图片数据分配模块，卷积模块，池化模块，图片存回DDR3模块，指令寄存器组；4)各个模块通过握手信号从指令寄存器组中获取控制指令，并相互配合，按照控制指令对图片数据进行处理。本发明通过FPGA加速的卷积神经网络框架，提高了资源利用率和加速效果，可用于图像分类、目标识别、语音识别和自然语言处理。

基本信息

专利标题：

基于FPGA加速卷积神经网络框架的图片处理方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108154229A

申请号：

CN201810022870.7

公开（公告）日：

2018-06-12

申请日：

2018-01-10

授权号：

CN108154229B

授权日：

2022-04-08

发明人：

王坚灿董刚杨银堂

申请人：

西安电子科技大学

申请人地址：

陕西省西安市雁塔区太白南路2号

代理机构：

陕西电子工业专利中心

代理人：

王品华

优先权：

CN201810022870.7

主分类号：

G06N3/063

IPC分类号：

G06N3/063 G06N3/04 G06N3/08