"HLS加速研究：Tiny-yolo卷积神经网络"

本篇论文是基于硬件语言综合（HLS）的Tiny Yolo卷积神经网络加速研究，由重庆大学通信工程学院张丽丽硕士所著。文章分为五个章节，包括绪论、卷积神经网络的基本理论及加速研究、基于HLS的Tiny Yolo卷积神经网络加速设计、实验验证及性能分析、结论与展望。 在绪论部分，张丽丽介绍了课题研究的背景和意义，探讨了卷积神经网络的研究现状，并概述了论文的主要工作与章节安排。其中，对卷积神经网络（CNN）进行了介绍，阐述了其基本理论和发展历程，强调了CNN在计算机视觉和模式识别领域的重要性。随后，张丽丽明确了本文的研究目标和意义，即通过使用HLS对Tiny Yolo卷积神经网络进行加速，从而提高其实时性和性能。作为绪论的结束，对论文后续章节的安排做了简要概括。 第二章为卷积神经网络的基本理论及加速研究。在这一部分，张丽丽首先介绍了CNN的基本结构和工作原理，详细阐述了卷积层、池化层和全连接层等核心组件的作用和计算过程。接着，她探讨了目前CNN加速的研究现状和常见的加速方法，比如硬件加速和软件优化等。通过与现有研究成果的比较分析，张丽丽指出了现有加速方法存在的局限性和可改进之处，为后续章节的研究奠定了理论基础。 第三章为基于HLS的Tiny Yolo卷积神经网络加速设计。在这一章中，张丽丽详细介绍了HLS的基本原理和设计流程，阐述了HLS在CNN加速中的应用潜力。她提出了基于HLS的Tiny Yolo加速设计方案，包括网络模型压缩、并行计算优化和硬件架构设计等关键技术。通过具体的实验和案例分析，张丽丽验证了该设计方案的可行性和有效性，展示了其在提升Tiny Yolo网络性能方面的潜力。 第四章为实验验证及性能分析。在这一部分，张丽丽详细描述了实验环境和数据集的选择，展示了基于HLS的Tiny Yolo加速方案在目标检测和图像识别任务中的性能表现。通过与未加速的Tiny Yolo网络进行对比实验，她验证了加速设计的有效性，并对加速后网络的性能进行了深入分析和评估。实验结果表明，基于HLS的Tiny Yolo卷积神经网络加速方案在提升网络速度和准确性方面取得了显著的成果。 最后一章为结论与展望。在这一部分，张丽丽总结了整个论文的研究工作和成果，强调了基于HLS的Tiny Yolo卷积神经网络加速研究的创新性和重要性。她提出了当前研究工作存在的不足之处和未来的研究方向，为相关领域的后续研究提供了有益的启示。最后，张丽丽对本文的研究工作和成果进行了全面的总结和展望，为读者提供了进一步研究的思路和方向。 综上所述，张丽丽在本文中通过对基于HLS的Tiny Yolo卷积神经网络加速的全面研究和实验验证，取得了一系列重要的研究成果。她的研究工作不仅在理论上有重要的创新性和前瞻性，而且在实际应用中具有显著的推广和应用价值。本文的发表将对相关领域的学术研究和工程应用产生一定的积极影响，为深入开展Tiny Yolo卷积神经网络加速研究提供了有价值的借鉴和参考。