FPGA mobilenet
时间: 2023-10-07 19:14:53 浏览: 31
您想了解关于 FPGA 中的 MobileNet 吗?MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络,它在计算资源有限的情况下能够提供高精度的图像识别结果。在FPGA中实现MobileNet可以在保持高精度的同时提高识别速度和能效比。常用的FPGA开发平台包括Xilinx和Altera。如果您有具体的问题或者需要更多的信息,请告诉我。
相关问题
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]
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yolov4 tiny fpga
Yolov4 tiny是一种目标检测网络,在FPGA上实现可以加速该网络的推理过程。Yolov4 tiny是Yolo系列中的精简版本,参数数量只有原始YoloV4的十分之一,但仍能实现对图像的分类任务并找出目标的位置。它适用于一些轻量级的应用场景,如行人检测和口罩检测等。在FPGA上实现Yolov4 tiny后,可以将网络的输出存储在SD卡上,然后在PC上进行解码和可视化。实验结果表明,尽管进行了16bit定点量化,但对目标检测结果的影响不大。这里提到的一些相关实现包括基于FPGA的Winograd CNN加速器(VGG16)、基于FPGA的MobileNet v2加速器和基于yolov3tiny的FPGA逻辑实现。