LUT-Networkの蒸留とMobileNet風構成とセマンティックセグメンテーション - Ryuzのブログ

はじめに 従来のパーセプトロンモデルを使った学習ではなく、回路そのものを微分してFPGAを直接学習してしまおうという当サイトオリジナルのディープラーニングLUT-Networkですが、ここのところ深いネットを学習させるために蒸留(Knowledge Distillation)に取り組んでいました。 その一つの成果として、MNISTデータを使ったセマンティックセグメンテーション(もどき)を試してみたのでブログに記録しておきます。 まずは先に結果 まず先に最新の結果を記載いたします。MNISTベースの画像を入力して、それぞれの数字領域を色塗りするセマンティックセグメンテーション(もどき)を学習させてみました。 入力画像 出力画像 上記の入力画像をもとに Verilog のRTLシミュレーションで得た結果画像が以下です。 FPGAリソース 下記が実際にRTLを合成した場合のリソース量です。DNN