卷积神经网络的FPGA实现及优化

卷积神经网络是神经网络的一个分支,通过卷积神经网络可以完成对图像的卷积处理。然而在传统的CPU上,由于并行性不强,会导致计算速度很慢; FPGA由于其并行的特点,逐渐被用到卷积神经网络的图像处理领域。通过设计一套完整的基于FPGA的图像卷积处理方案,利用串口实现上位机与FPGA通信,实现了实时的图像卷积处理,与前人相比,在充分发挥FPGA的并行性以提升运算速度的同时,减小了带宽和资源占用,具有一定实用价值。