基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计(5-1)基于 Verilog 的网络输入 UnResize IP 设计

本文介绍了基于Verilog的网络输入UnResize IP设计,用于车牌识别系统的预处理阶段,从ROM加载128*64字符数据并以AXI4-Stream协议输出。设计中,简化了原本冗余的AXI4 IP内部代码,改为直接使用AXI4-Stream接口。同时,文章探讨了卷积神经网络(CNN)的基本原理,包括其在深度学习中的地位、局部连接和参数共享特性,以及卷积层、池化层和全连接层的结构。此外,简要提及了前馈神经网络(FNN)的一般结构和应用。

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引言

        基于 Verilog 的网络输入 UnResize IP 设计模块主要是以仿真为目的,将字符分割之后的 128*64 数据存放在 ROM 中,并以 AXI4-Stream 的协议进行输出;输出矩阵大小为 128*64;主要有 Sim_ROM、UnResize.coe(原始数据初始化文件)、ROM 的一些 IP 模块。


一、关于设计

        原始方案是通过建立 AXI4 的 IP,然后在 IP 内部设计代码,然而内部代码过于冗余,最终通过自己简单写了一个基于 AXI4-Stream 总线接口的 IP。

基于 Verilog 的网络输入 UnResize IP 设计
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