基于FPGA加速卷积神经网络框架的图片处理方法

作者：王坚灿; 董刚; 杨银堂

来源：2018-01-10, 中国, ZL201810022870.7.

本发明公开了一种基于FPGA加速卷积神经网络框架的图片处理方法,主要解决现有技术的资源利用率低和速度慢的问题。其方案是：1)根据设计的图片参数和FPGA资源参数,计算图片分割固定值；2)根据图片固定值确定DDR3数目,并对块ram资源进行分配；3)根据1)和2)构建卷积神经网络框架,该框架包括图片存储模块,图片数据分配模块,卷积模块,池化模块,图片存回DDR3模块,指令寄存器组；4)各个模块通过握手信号从指令寄存器组中获取控制指令,并相互配合,按照控制指令对图片数据进行处理。本发明通过FPGA加速的卷积神经网络框架,提高了资源利用率和加速效果,可用于图像分类、目标识别、语音识别和自然语言处理。

• 单位
  西安电子科技大学