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基于Caffe的卷积神经网络在FPGA上的部署方法

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本发明提出了一种基于Caffe的卷积神经网络在FPGA上的部署方法，用于解决现有技术存在的时间消耗大、部署时间长和实际应用性差的问题，实现步骤为：获取训练样本集；基于Caffe构建卷积神经网络模型C；基于Caffe对卷积神经网络模型C进行训练；基于Caffe提取训练好的卷积神经网络模型C*的参数并存储；基于verilog建立卷积神经网络C**；获取卷积神经网络在FPGA上的部署结果。本发明利用Caffe的函数建立了易于控制的卷积神经网络模型，提升了卷积神经网络在FPGA上部署的速度，并且设计了参数配置时的映射操作，让卷积神经网络能够顺利部署。

著录项

公开/公告号CN111931913A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-13

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN202010793360.7
发明设计人杨鹏飞;王泉;张志强;梁瑀;王振翼;李喜林;
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申请日2020-08-10
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/063(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);G06F30/347(20200101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人陈宏社;王品华
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2023-06-19 08:53:32

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-08-01

授权

发明专利权授予

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