基于ZYNQ的卷积神经网络软硬件协同设计研究与实现

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容和结构

2 卷积神经网络简介与硬件加速平台选择

2.1 卷积神经网络简介

2.2 Roofline性能评估模型简介

2.3 硬件加速平台选择

2.4 本章小结

3 基于Vivado HLS的卷积神经网络硬件IP设计

3.1 硬件平台及其开发工具简介

3.2 卷积神经网络硬件IP总体结构

3.3 卷积计算模块

3.4 深度可分离卷积计算模块

3.5 池化计算模块

3.6 数据输入和输出模块

3.7 卷积神经网络硬件IP优化

3.8 本章小结

4 卷积神经网络软硬件协同设计

4.1 系统总体结构

4.2 系统硬件工程设计

4.3 系统软件设计

4.4 本章小结

5 系统测试结果及分析

5.1 分类检测准确性测试

5.2 系统耗时对比分析

5.3 系统资源消耗和功耗

5.4 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果