来源雪天鱼
基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计【持续更新】_雪天鱼的博客-优快云博客
一、设计思路

1、输入28 x 28 的图片,非png格式,而是txt格式,将图片数据进行量化,存入到txt文件当中。
2、在PL端实现卷积神经网络LeNet-5,纯verilog实现,包括卷积层,激活层,池化层,全连接层。
3、在P
本文介绍了使用PYNQ-Z2开发的手写数字识别卷积加速器,通过纯Verilog实现LeNet-5神经网络,包括卷积、激活、池化等步骤,并进行了INT8量化以适应硬件环境。详细描述了硬件加速器的顶层架构和卷积模块实现。
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基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计【持续更新】_雪天鱼的博客-优快云博客

1、输入28 x 28 的图片,非png格式,而是txt格式,将图片数据进行量化,存入到txt文件当中。
2、在PL端实现卷积神经网络LeNet-5,纯verilog实现,包括卷积层,激活层,池化层,全连接层。
3、在P
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