FPGA的Mobilenet v2加速器

MobileNetV2是一种神经网络模型，旨在通过FPGA平台上的加速器来加速对ImageNet数据集的处理。该加速器的设计包括多个IP核，用于加速不同的计算操作，如point-wise卷积、depth-wise卷积、标准3x3s2卷积、全局平均池化层和全连接层等\[2\]。MobileNetV2在MobileNetV1的基础上进行了改进，引入了Linear Bottleneck和Inverted Residuals的概念\[3\]。Linear Bottleneck是指在高维向低维转换时，使用线性激活函数而不是ReLU激活函数，以避免信息丢失或破坏。Inverted Residuals是指模块的输入和输出之间存在残差连接，即求和操作，以提高网络的性能。整体而言，MobileNetV2的网络结构相对简单，参数量为3.4M，乘累加数目为300M\[3\]。通过使用FPGA加速器，可以提高MobileNetV2在处理ImageNet数据集时的计算速度和效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MobileNetV2硬件加速器工程】MobileNet V2量化方法的研究及使用Pytorch quantization包遇到的问题](https://blog.csdn.net/qq_26371477/article/details/119878899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于FPGA的MobileNet V2卷积神经网络加速器](https://blog.csdn.net/qq_40268672/article/details/120188542)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]