【摘 要】
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随着硬件计算能力的提升,卷积神经网络（CNN）在数字图像处理等多领域都做出了重要贡献,与此同时,二值卷积神经网络（BCNN）以无需进行乘法操作提取特征的优势在轻量级方面倍受关注。但二值算法特点使设计面向硬件的高效BCNN结构并不简单,其中最大的问题在于,通过改进网络结构弥补二值化带来损失的算法并不一定有利于硬件实现。本文的研究目标就是克服这一难题,从二值算法和硬件加速两个方面协同对二值网络进行研究
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金； 二值神经网络深度优化设计,江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX18＿0056）,2018-07至2020-05；
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随着硬件计算能力的提升,卷积神经网络（CNN）在数字图像处理等多领域都做出了重要贡献,与此同时,二值卷积神经网络（BCNN）以无需进行乘法操作提取特征的优势在轻量级方面倍受关注。但二值算法特点使设计面向硬件的高效BCNN结构并不简单,其中最大的问题在于,通过改进网络结构弥补二值化带来损失的算法并不一定有利于硬件实现。本文的研究目标就是克服这一难题,从二值算法和硬件加速两个方面协同对二值网络进行研究。本文在算法层面上设计了一种有利于硬件映射的高效多层二值神经网络方案。该方案主要是将传统的二值卷积改进为二值分组卷积和二值深度卷积的双层卷积,并在分组前向传播过程中采用改进的通道重排和累加设计以实现高效映射,经过以上改进进一步减少了权重的存储并有效解决硬件加速器特征存储问题,其在CIFRA-10、MNIST数据集上分别取得了不低于86.5%和95%的识别正确率。本文还对改进的算法进行硬件映射,将多层网络采用层间流水和组间复用方式进行硬件加速,并用三输入并行同或计算代替传统二输入串行同或计算以获得更低的硬件资源消耗。与此同时,为提高硬件资源利用效率将所有的双层卷积操作采用查找表进行计算。最终设计的加速器在FPGA上对中小型图像的处理速度达到了542.5 FPS,IP核功耗仅有1.255 W,满足论文的设计要求。本文设计的轻量级二值神经网络加速器在资源数量较少的FPGA平台上也能取得较高的处理帧率,完全满足实时识别应用的要求,可以在终端设备上使用本文加速器构建出有实际应用价值的图片识别系统。
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