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摘要
针对CNN算法计算量大、运算耗时长、对PC资源依赖程度高的缺点,提出一种基于Vivado高层次综合硬件加速CNN实时图像处理的方法。将训练好的CNN模型中各参数提取并导入Vivado HLS中,利用C++语言按照Vivado HLS处理规范编写CNN识别算法,实现由FPGA的逻辑资源生成CNN算法对应的RTL级硬件电路,通过Vivado HLS仿真窗口进行CNN识别算法的测试,评估硬件加速CNN算法实时图像处理的效果。实验结果表明,该方法识别MNIST库中10 000例手写体样本仅需8.69s,PC端识别相同样本的时间为30s,该方法有利于实时图像处理算法向硬件化高性能处理平台ZynqSOC移植。
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单位云南大学; 云南师范大学商学院
