基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

介绍

卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。FPGA 以其并行处理能力、低延迟和灵活性，是加速 CNN 推理的理想硬件平台。通过在 FPGA 上实现 CNN，可以显著提高实时应用中的推理效率。

应用使用场景

• 实时图像识别：如智能手机摄像头中的面部识别。
• 自动驾驶：环境感知和障碍物检测。
• 医疗影像分析：快速处理 MRI 或 X-Ray 图像。
• 工业自动化：产品分类和缺陷检测。

在 FPGA 上实现 CNN 的应用，如实时图像识别、自动驾驶、医疗影像分析和工业自动化，涉及复杂的信号处理和数据流管理。以下是一些基础 Verilog 示例代码框架，用于帮助理解这些应用场景的实现。

1. 实时图像识别

应用：智能手机摄像头中的面部识别

Verilog 示例代码

我们可以使用卷积层和全连接层来实现