数字信号处理相关2(深度学习基本单元(2d卷积模块)的fpga实现)

Times_poem Times_poem     2022-12-13     171

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课程介绍

    鉴于在深度学习加速方面的独特优势,FPGA已成为眼下最受关注的深度学习加速芯片。而Intel收购FPGA厂商Altera、亚马逊、腾讯、阿里等先后推出FPGA公有云,更使得“FPGA+深度学习”应用空间无限。

    你是否也想过学习“FPGA+深度学习”、成为未来精英!但苦于没硬件、没人带,要么路途远、费用高?

    现在机会来了!

    OpenHEC Lab基于“互联网+ FPGA”技术将FPGA实验平台、EDA开发环境、FPGA深度学习资料及实战导师统统共享,让FPGA深度学习实战训练不再高不可攀。在这里你将以在线的方式得到大咖指导、开发引领、团队交流、实战上机、阶段评测等全方位训练。

    更酷的是,你不仅可以快速入门,还有机会晋级,获得参加后续各“企业杯” FPGA加速器大赛资格,接触更多来自企业的真实需求。一大波知名企业都已准备好,就等你来了!

    系列课程第二期,将由江南大学物联网工程学院副教授柴志雷老师主讲多幅图像单组滤波器的FPGA实现

直播时间:17/06/24  20:00

主讲内容:

    1,多幅图像单组滤波器的FPGA实现;

    2,关键流程演示;

    3,疑难答疑;


主讲人:


该系列直播课程安排:

第一期:基于FPGA的图像处理“Hello World” in HLS (观看回放)

第二期:深度学习之单层Feature map的滤波计算(观看回放)

第三期:深度学习基本单元(2D卷积模块)的FPGA实现观看回放

第四期:深度学习单层网络系统的构建观看回放

第五期:Binary Filter算法的实现与验证观看回放

深度学习中的卷积操作(代码片段)

本文从信号处理中的互相关运算引入深度学习中的卷积。然后介绍了不同的卷积类型,以及如何在pytorch中使用这些卷积层。(在看pytorch文档中的Conv1D/2D/3D的时候感到比较困惑,又很好奇深度学习中各种各样的卷积操... 查看详情

《数字图像处理》空间滤波学习感悟2:空间相关与卷积的概念区别及联系

...非常重要的概念,也是初学者难以理解的地方。在《数字图像处理:理解什么是卷积(滤波)、卷积核以及相关参考资料》老猿结合相关知识详细介绍了卷积相关知识,这几天学习《数字图像处理》第三章《... 查看详情

深度学习总结

输入模式与网络架构间的对应关系:向量数据:密集连接网络(Dense层)图像数据:二维卷积神经网络声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络时... 查看详情

深度学习基础:8.卷积与池化(代码片段)

...的【计算机视觉】基础图像知识点整理和【计算机视觉】数字图像处理基础知识题这两篇博文中,对于计算机视觉的基本知识有过梳理,并使用matlab进行了图像处理操作。在本节内容中,将使用python的opencv库,再... 查看详情

《python深度学习》第五章-1(cnn简介)读书笔记(代码片段)

...简介5.1.1卷积神经网络对MNIST分类使用卷积神经网络对MNIST数字进行分类,在第2章用密集连接网络做过(当时的测试精度为97.8%)。它是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠。实例化一个小型的卷积神经网络fromkerasimportlayersfromke... 查看详情

14深度学习-卷积

1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。  区别:(1)人工智能:目的和结果,深度学习,机器学习是方法,是工具。(2)机器学习:一种实现人工智能的方法;机器学习都可以被精准地定义为:1、任... 查看详情

使用深度学习的三维点云分类的介绍

...的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道,无论是源于CA 查看详情

keras深度学习实战——卷积神经网络详解与实现(代码片段)

...络3.1CNN使用示例3.2验证CNN输出4.构建CNN模型识别MNIST手写数字4.1任务与模型分析4.2 查看详情

13.深度学习-卷积

1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。人工智能是目的,是结果。深度学习、机器学习是方法、是工具。机器学习,一种实现人工智能的方法;机器学习都可以精准地被定义为:1任务T;2.训练过程E;3.模型表... 查看详情

利用cnn神经网络实现手写数字mnist分类(代码片段)

题目:  1)Inthefirststep,applytheConvolutionNeuralNetworkmethodtoperformthetrainingononesingleCPUandtesting  2)Inthesecondstep,trythedistributedtrainingonatleasttwoCPU/GPUsandevaluatethetrainingtime.一、单机单卡实现mnist_CNN1、CNN的理解  概念:卷积神经网络是... 查看详情

深度学习入门,kerasconv2d类参数详解(代码片段)

摘要卷积神经网络依赖于称为卷积的计算机视觉/图像处理技术。CNN会自动学习在训练过程中应用于输入图像的内核。在今天的教程中,我们将讨论KerasConv2D类,包括训练自己的卷积神经网络(CNN)时需要调整的最... 查看详情

深度学习卷积神经网络(代码片段)

目录1CNN网络的构成2卷积层2.1卷积的计算方法2.2padding(填充)2.3stride(步长)2.4多通道卷积2.5多卷积核卷积2.6特征图大小3池化层(Pooling)3.1最大池化3.2平均池化4全连接层5卷积神经网络的构建5.1数据加载5.2数据处理5... 查看详情

14深度学习-卷积

1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。答:机器学习是现在人工智能领域中主流的一种方法,除了机器学习,科学家也尝试过其他方法在人工智能领域进行诠释和发展,而深度学习则是机器学习里面主流的方... 查看详情

图像处理基本算法-卷积和相关

在执行线性空间滤波时,经常会遇到两个概念相关和卷积二者基本相似,在进行图像匹配是一个非常重要的方法。相关是滤波器模板移过图像并计算计算每个位置乘积之和的处理卷积的机理相似,但滤波器首先要旋转180度相关的... 查看详情

fpga教程案例54深度学习案例1——基于fpga的cnn卷积神经网络之理论分析和fpga模块划分

FPGA教程目录MATLAB教程目录--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------目录1.软件版本2.CNN卷积网络理论介绍2.1卷积层2.2池化层 查看详情

opencv学习-深度卷积神经网络

图像卷积基本术语:卷积核、窗口、模板、操作数卷积系数:卷积核内的元素数值卷积神经网路的概念1.卷积和池化层2.卷积网络卷积层特点:1.局部感受野2.权重共享机制3.池化下采样操作4.获取了图像的迁移、变形与... 查看详情

「深度学习一遍过」必修9:解读卷积神经网络alexnet(代码片段)

...与查阅,同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题,并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址:「深度学习一遍过」必修篇目录1 AlexNet模型解读1.1 AlexNet模型特点1.2 AlexNet模型结构1.2.1... 查看详情

深度学习100例-卷积神经网络(cnn)实现mnist手写数字识别|第1天

...译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST手写数字数据集介绍2.神经网络程序说明3.网络结构说明我的环境:语言环境:Python3.6.5编译器:jupyternotebook深度学习环境:TensorFlow2来自专栏:【深度学习100例 查看详情