NVDLAのConvolution DMAが実行する畳み込みの手順の解析 - FPGA開発日記
NVDLAというか、畳み込み演算をどのようにハードウェアで実現するかということをさらに掘り下げている。 NVDLA : Unit Description Unit Description — NVDLA Documentation NVDLAのConvolution DMAは、以下のような画像に対して入力画像とカーネルを畳み込むことを考える。ここではチャネルについては無視している。 上記の図における、各パラメータは以下の通りである。 Top Padding(TP) : 画像データに対して上部に何ピクセルパディングを入れるか。 Bottom Padding(BP) : 画像データに対して下部に何ピクセルパディングを入れるか。 Left Padding(LP) : 画像データに対して左部に何ピクセルパディングを入れるか。 Right Padding(RP) : 画像データに対して右部に何ピクセ
２値化CNN on FPGAでGPUとガチンコバトル（公開版）
TensorFlow User Group HW部(2017年２月２７日)で使ったスライドです。講演後、一部加筆・修正しています。Read less
GitHub - dgschwend/zynqnet: Master Thesis "ZynqNet: An FPGA-Accelerated Embedded Convolutional Neural Network"
Image Understanding is becoming a vital feature in ever more applications ranging from medical diagnostics to autonomous vehicles. Many applications demand for embedded solutions that integrate into existing systems with tight real-time and power constraints. Convolutional Neural Networks (CNNs) presently achieve record-breaking accuracies in all image understanding benchmarks, but have a very hig
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