基于FPGA的CNN卷积神经网络池化层的Verilog实现

最新推荐文章于 2025-02-04 12:00:00 发布
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本文介绍了如何使用Verilog在FPGA上实现CNN卷积神经网络的池化层，重点讨论最大池化的实现过程。通过定义输入和输出大小，编写Verilog代码并实例化在顶层模块中，实现高效特征提取。该方法适用于图像识别和目标检测等任务。

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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域中应用广泛的一种神经网络结构。在CNN中，池化层（Pooling Layer）起着降采样和提取特征的作用。本文将介绍如何使用Verilog语言实现基于FPGA的CNN卷积神经网络的池化层。

池化层的主要目的是通过降采样操作减少特征图的大小，从而减少网络参数和计算量，并且保留主要特征。常用的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。在本文中，我们将以最大池化为例进行Verilog实现。

首先，我们需要定义池化层的输入和输出大小。假设输入特征图的大小为H_in × W_in × C_in，其中H_in和W_in分别表示输入特征图的高度和宽度，C_in表示输入特征图的通道数。假设池化层的池化窗口大小为K×K，其中K为正整数。那么输出特征图的大小可以计算为H_out × W_out × C_out，其中H_out = H_in / K，W_out = W_in / K，C_out = C_in。

接下来，我们需要编写Verilog代码来实现池化层的功能。以下是一个简化的例子：

module MaxPooling #(parameter H_in, parameter W_in,
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[FPGA深度学习教程] - 基于FPGA的CNN卷积神经网络之ReLu激活层verilog实现
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08-09 669
该模块包含一个输入端口 in_data、一个时钟 clk、一个复位端口 rst 和一个输出端口 out_data。我们使用 conv_inst 调用卷积模块来计算卷积结果，然后将其输入到 ReLu 激活层 relu_inst 中进行激活。我们给出了 ReLu 函数的 verilog 代码实现和 CNN 的 verilog 代码实现。该模块具有一个输入端口 in_data（32 位宽）、一个时钟 clk、一个复位端口 rst 和一个输出端口 out_data（32 位宽）。
【FPGA教程案例57】深度学习案例4——基于FPGA的CNN卷积神经网络之卷积层verilog实现
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08-23 3720
卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
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通常在卷积层之后会得到维度很大的特征，将特征切成几个区域，取其最大值或平均值，得到新的、维度较小的特征。目的是为了减少特征图。这里，采用的是2*2最大池化，位宽为16位，输入的i_din位宽为64位，每16位表示的是一个数，输出了其中的最大值。比如第一个i_din四个数字是0001_0004_0009_0012，其中最大值为0012.在本课程中，我们选择最大值池化层。，我们对CNN的基本原理有了初步认识。按照课程1相似的操作方式。
matlab-vivado2019.2平台中通过verilog编程实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活
09-29
matlab_vivado2019.2平台中通过verilog编程实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层_源码
基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络之池化层 Verilog 实现
走向CTO的路上...
02-03 828
池化层是卷积神经网络（CNN）中的关键组件，用于降低特征图的维度，减少计算量和防止过拟合。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。FPGA 提供了高效的并行处理能力，可以加速这些操作。池化层在 CNN 中扮演重要角色，通过降低数据维度提升计算效率。在 FPGA 上实现池化层，可以充分利用硬件资源实现高效的并行计算，有助于提高实时应用中的推理速度。
vivado2019.2平台中通过verilog实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层+操作视频
06-07
2.内容：题目，vivado2019.2平台中通过verilog实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层+操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络算法编程学习 4.指向人群：本科，硕士，博士等教研使用 5.运行...
基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现
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走向CTO的路上...
02-04 1554
卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。FPGA 以其并行处理能力、低延迟和灵活性，是加速 CNN 推理的理想硬件平台。通过在 FPGA 上实现 CNN，可以显著提高实时应用中的推理效率。FPGA 在 CNN 加速中提供了并发处理的优势，通过流水线和并行计算大幅提升计算效率。在 FPGA 上实现 CNN，不仅能满足实时性要求，还能通过硬件优化降低功耗。
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（5-9）基于 Verilog 的池化层 Second_Pool IP 设计
新芯设计的博客
06-08 1326
紧接着第二层卷积层（Second_CNN）之后，将卷积之后的输入特征图进行池化操作（Second_Pool）。输入矩阵大小为 16*16*8，池化窗口大小为 2*2，输出矩阵大小为8*8*8。主要有 Second_Pool、FSM_Timer（FSM + Timer）、Delay_N 的一些 IP 模块。...
max pool实现
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09-15 450
题目 二维矩阵(nm) 求每个(lw)的子矩阵的最大元素， 就是一维滑动窗口的升级版 自己瞎掰的题解 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e3; int n, m; // l 代表长 w 代表宽 int l, w; int s[N][N]; int dp[N][N]; // 相当于每行...
纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench
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对RAM做简单的池化实现
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　最近在看cordic算法，由于还不会使用matlab，真是痛苦，一系列的笔算才大概明白了这个算法是怎么回事。于是尝试用verilog来实现。用verilog实现之前先参考软件的程序，于是先看了此博文http://blog.youkuaiyun.com/liyuanbhu/article/details/8458769 也不截图了，因为怕图形被其他博客网站检测到后屏蔽图片，造成此博文无法正常阅读。阅读此博文，...
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点击蓝字关注我们关注、星标公众号，精彩内容每日送达 来源：网络素材本实验文档为哈尔滨工业大学（深圳）《深度学习体系结构》2021年秋季课程的实验指导材料。原文档地址 ：https://hitsz-cslab.gitee.io/dla示例工程地址 ：https://gitee.com/hitsz-cslab/dla实验2：YOLO算法量化加速实验目的  1. 了解利用YOLO算法进行目标检测的基本...
基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现（1D-CNN、BNN的FPGA加速实现）
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本文介绍一种基于FPGA的1维卷积神经网络算法加速实现的方案，其中为了进一步提升运算速度，除了第一层卷积采用的是普通卷积运算（CONV），其余卷积层和池化层采用的是二值化运算，即二值化的卷积与池化。 运算过程包含了卷积层、池化层、批标准化层、全局池化、二值化卷积、全连接层、激活函数层，均采用RTL级代码实现，即全部采用Verilog HDL代码实现，兼容Intel Altera FPGA 与 AMD Xilinx FPGA，便于移植。
cnn卷积神经网络池化层
01-28
### 卷积神经网络中池化层的作用 池化层在卷积神经网络(CNN)里是一个重要组成部分，用于减少特征图的空间维度。这不仅降低了后续层的计算负担和内存占用，还增强了模型对于输入数据变化的容忍度，有助于提升泛化性能[^1]。 具体来说，池化操作能够有效压缩由前一层（通常是卷积层）产生的激活映射，在保留关键信息的同时去除冗余细节。这种机制使得网络可以在更少的数据上执行更深的学习过程，同时保持较高的准确性[^2]。 此外，池化还可以帮助增加模型对平移和其他形式变换的不变性，这意味着即使物体位置发生轻微偏移或其他几何变形，经过池化的表示仍然能较好地捕捉到对象的本质特性[^4]。 ### 实现方法 #### 常见类型的池化操作 最常用的两种池化技术分别是最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling): - **最大池化**: 对于给定的感受野窗口内的所有像素值取最大值作为该区域的新代表值； - **平均池化**: 则是对同一区域内所有元素求均值得到新的输出单元； 这两种方式都可以显著减小图片尺寸并简化后续处理流程，但在实际应用中往往倾向于选择前者因为其具有更好的边缘保留效果以及更强的抗噪能力[^3]。 #### Verilog实现示例 下面给出一段简单的Verilog代码片段来展示如何在一个FPGA平台上实现基本的最大池化功能： ```verilog module max_pool( input wire clk, input wire rst_n, input wire [7:0] data_in, // 输入8位灰度图像数据流 output reg [7:0] data_out // 输出经最大池化后的单个像素值 ); // ...省略部分初始化逻辑... always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) data_out <= 8'b0; else if (/*满足触发条件*/) { // 执行最大池化运算 if (data_in > current_max) data_out <= data_in; // 更新当前最大值 /*其他控制语句*/ } end endmodule ``` 这段程序展示了当接收到新数据时更新`data_out`寄存器的过程，其中包含了比较现有最大值(`current_max`)与即将进入系统的下一个样本(`data_in`)之间的关系，并据此决定是否要刷新最终输出的结果。
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