基本信息:
- 专利标题： 一种基于FPGA的轻量级CNN分类器的优化提速方法
- 申请号：CN202210679183.9 申请日：2022-06-16
- 公开(公告)号：CN114925780A 公开(公告)日：2022-08-19
- 发明人： 林瑞全 , 孙小坚 , 方子卿 , 王俊 , 王锐亮
- 申请人： 福州大学
- 申请人地址： 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
- 专利权人： 福州大学
- 当前专利权人： 福州大学
- 当前专利权人地址： 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
- 代理机构： 福州元创专利商标代理有限公司
- 代理人： 张灯灿; 蔡学俊
- 主分类号： G06K9/62
- IPC分类号： G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于FPGA的轻量级CNN分类器的优化提速方法，包括以下步骤：1）在PC端上利用搭建好的轻量级CNN网络，通过用于图像分类的数据集进行训练，获得多次训练分类效果最好的网络模型；同时在FPGA硬件端对PC端导出的模型架构进行设计；2）对训练好的网络模型进行量化感知训练，将32位浮点数模型参数保存为8位定点整数，同时在FPGA硬件端对轻量级CNN网络完整的架构实现；3）将量化感知训练后的权重，根据设计好的并行度按照硬件需要的读写顺序写成coe文件格式，导入到FPGA的片内存储中，轻量级CNN分类器即可读取输入图片数据实现分类推理。该方法有利于提高分类器的实时性。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |
| --------G06K9/62 | .应用电子设备进行识别的方法或装置 |