基于PYNQ的图像分类识别技术研究与实现

作     者：陈禹 谷文成 渠吉庆 蒋志鹏 张瑛 孙科学 CHEN Yu;GU Wen-cheng;QU Ji-qing;JIANG Zhi-peng;ZHANG Ying;SUN Ke-xue

作者机构：南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院江苏南京210023 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室江苏南京210023 

基　　金：江苏省研究生科研创新计划(KYCX20_0803) 南京邮电大学国自孵化项目(NY220013) 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2021年第31卷第12期

页      码：73-77页

摘      要：为了实现低功耗的图像分类识别系统,设计一种基于卷积神经网络的图像分类识别系统方案,该方案研究基于ARM+FPGA异构系统的实现方法,系统搭载于Xilinx的PYNQ嵌入式开发平台。在电脑端对待测试的数据集搭建卷积神经网络模型并完成MNIST和CIFAR-10数据集的训练验证。随后设计特征参数提取函数完成权重和偏执参数的提取及格式转换,转换为硬件平台可以进行读取的二进制格式。接着使用Xilinx VIVADO HLS设计工具,设计实现图像分类识别系统中卷积神经网络的自定义IP核模块。完成自定义IP核的设计之后,以IP核模块和ZYNQ模块为主实现整体系统的通路搭建,完成验证后在Jupyter Notebook中通过上位机程序调用控制。最后,完成驱动程序及系统上位机的设计。测试结果表明,系统对MNIST和CIFAR-10数据集的识别可以实现分类,系统功耗仅为1.54 W。该系统具有通用性好、硬件功耗低等优点,可广泛应用于边缘计算环境中。

主 题 词：卷积神经网络 软硬件协同设计 PYNQ VIVADO Jupyter Notebook 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-629X.2021.12.013

馆 藏 号：203106562...