一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统

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一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统
申请号:CN202410927277
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118468952B
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统,选择神经网络模型并压缩,选择FPGA开发板,基于FPGA开发板设计适于神经网络模型的全局架构,将全局架构的描述文件添加到设备树文件中,生成可在FPGA开发板上运行的linux系统,将生成的linux系统烧录至FPGA开发板上的Nand Flash中,将压缩后的神经网络模型编译成二进制代码文件并部署到FPGA开发板上,得到部署后的FPGA开发板,采集待检测图像并将其输入至部署后的FPGA开发板中处理,将处理后得到的待检测目标的预测框和置信度分数加载到待检测图像上并显示。该方法检测速度快,功耗低,准确率高,可适用于低功耗,低延迟的场合。
技术关键词
神经网络模型 FPGA开发板 内核 读取原始图像 DDR控制器 DDR存储器 硬件编码器 个人电脑 分布直方图 HDMI转换器 服务器 显示器 因子 处理单元 训练特征 参数 数据
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