[发明专利]基于FPGA实现的卷积神经网络特征解码系统在审
| 申请号： | 202010665131.7 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111860781A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张子义;翁荣建;荣义然;杨付收 | 申请（专利权）人： | 逢亿科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06F15/78 |
| 代理公司： | 上海浙晟知识产权代理事务所(普通合伙) 31345 | 代理人： | 杨小双 |
| 地址： | 200051 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及到计算机视觉技术领域，尤其涉及到一种基于FPGA实现的卷积神经网络特征解码系统。该系统将CNN网络的特征解码模块也放到FPGA内部进行加速，解决FPGA加速方案中遇到的特征提取和特征解码速率不匹配的问题，所有功能都在FPGA中实现，也就是说加速效果完全取决于FPGA的性能，只要将两个部分的功能实现完全的流水化设计，就能达到FPGA加速效果的最大化。同时因为特征提取的结果不需要再经过DDR缓存，直接在片内进行处理，也降低了CNN网络处理的时延，甚至可以完全脱离处理器实现CNN网络的加速，达到芯片级别的计算加速效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fpga 实现 卷积 神经网络 特征 解码 系统 | ||
【主权项】：
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