基于fpga的卷积神经网络的人脸识别的技术难点

1. FPGA的资源限制：FPGA的资源有限，在设计卷积神经网络时需要考虑如何最大化利用FPGA资源，降低资源的消耗。

2. 网络的优化：卷积神经网络需要大量的计算资源才能完成训练和预测，如何优化网络结构，使得网络在FPGA上能够高效地运行是一个难点。

3. 数据传输和存储：FPGA与外部的存储和传输设备之间的数据传输是一个瓶颈，如何有效地设计数据传输和存储方案，提高数据传输的效率是一个关键的问题。

4. 预测精度的优化：卷积神经网络在FPGA上的预测精度可能会受到限制，因为FPGA的计算精度通常比CPU和GPU低，如何在保证高效性的同时提高预测精度是一个挑战。

5. 实时性的保证：人脸识别通常需要实时性，即在短时间内完成识别，如何在保证准确性的同时保证实时性是一个难点。