本帖最后由 一只耳朵怪 于 2018-6-25 15:38 編輯
我在6678上跑一個(gè)時(shí)鐘和IPC程序，設(shè)置的是在兩個(gè)核 上跑，通過核0發(fā)中斷給核1來觸發(fā)其運(yùn)行，然后核1在給核0發(fā)一個(gè)中斷最為
2018-06-25 04:40:47
我用的是xinlinx spartan6 FPGA,我想知道它的IP核RAM是與FPGA獨(dú)立的，只是集成在了一起呢，還是占用了FPGA的資源來形成一個(gè)RAM？如果我以ROM的形式調(diào)用該IP核，在
2013-01-10 17:19:11
與8051的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相同，如圖1所示。該IP核兼容所有8051指令系統(tǒng)，內(nèi)部資源包括：8位CPU，尋址能力達(dá)2×64K；4 KB的ROM和128字節(jié)的RAM；4個(gè)8位I／O口；16位內(nèi)部定時(shí)／計(jì)數(shù)器；5個(gè)中
2012-08-11 11:41:47
請(qǐng)問各位大神，我想問一下用FPGA做卷積碼有什么注意的地方？
2015-04-07 12:57:40
有誰知道現(xiàn)在國內(nèi)外有哪些公司賣FPGA的圖像處理相關(guān)的IP核？
2015-04-28 21:34:24
, 節(jié)約將近90% 的邏輯資源。 軟核(Soft IP Core) : 軟核在EDA 設(shè)計(jì)領(lǐng)域指的是綜合之前的寄存器傳輸級(jí)(RTL) 模型；具體在FPGA 設(shè)計(jì)中指的是對(duì)電路的硬件語言描述，包括邏輯描述
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小?？梢酝ㄟ^對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來降load和省memory，但有時(shí)可能memory還吃緊，就需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
的突破。AlexNet 在百萬 量級(jí)的 ImageNet數(shù)據(jù)集上對(duì)于圖像分類的精度大幅 度超過傳統(tǒng)方法，一舉摘下了視覺領(lǐng)域競賽 ILSVRC2012的桂冠。自 AlexNet之后，研究者從卷積神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)
2022-08-02 10:39:39
，用于描述網(wǎng)絡(luò)的方程中也有 32 個(gè)偏差和 32 個(gè)權(quán)重。CIFAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛用于圖像識(shí)別任務(wù)的CNN。它由兩種主要類型的層組成：卷積層和池化層，它們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中都發(fā)揮了很大的作用。卷積層
2023-02-23 20:11:10
圖像處理FPGA 設(shè)計(jì)基本方法：1.陣列結(jié)構(gòu)結(jié)合流水線處理設(shè)計(jì)例如RGB圖像，包括三組數(shù)據(jù)，處理時(shí)需要并行三通道后，每個(gè)通道進(jìn)行分別的串行流水處理。2.緩存設(shè)計(jì)幀緩存 行緩存 列對(duì)齊3.資源分辨率 處理窗口 對(duì)資源影響成倍增加
2019-01-04 13:59:26
Alter IP在設(shè)計(jì)中的作用2.使用Alter 的基本宏功能2.定制基本的宏功能2.1定制基本宏功能2.2實(shí)現(xiàn)基本宏功能2.3設(shè)計(jì)實(shí)例3.使用Alter的IP核3.1定制IP核3.2實(shí)現(xiàn)IP 核3.3設(shè)計(jì)實(shí)例想一起學(xué)習(xí)的可以加我（張工）2232894713
2014-09-16 17:52:27
本帖最后由 enlinux123 于 2014-11-7 16:41 編輯
想?yún)⒓蛹夹g(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)可以加張工2232894713最近一段時(shí)間一直在研究基于FPGA的圖像處理，乘著這個(gè)機(jī)會(huì)和大家交流
2014-11-05 09:50:00
本帖最后由 upmcu 于 2012-7-28 15:07 編輯
截圖：FPGA控制實(shí)現(xiàn)圖像系統(tǒng)視頻圖像采集.pdfFPGA在多制式視頻轉(zhuǎn)換系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdfFPGA在圖象處理中
2012-07-28 14:28:52
ADC實(shí)測4MHz采樣速率結(jié)果AT32F403 ADC實(shí)測4MHz采樣速率
2023-10-19 06:24:46
* 16 * 16(INT8 MAC) * 2 * 0 55G / 1024 = 17.6 TOPS
如果enable winograd INT8的算力可以提高一倍，winograd 要求卷積核必須是3*3
2023-09-19 08:11:10
到不同的輸出數(shù)據(jù)，比如顏色深淺、輪廓。相當(dāng)于如果想提取圖像的不同特征，則用不同的濾波器filter，提取想要的關(guān)于圖像的特定信息：顏色深淺或輪廓。一張動(dòng)圖詳解卷積操作在CNN中，濾波器filter（帶著
2018-10-17 10:15:50
RISC MPU。最高ARM主頻達(dá)1GHz，DSP主頻最高達(dá)750MHz。多核異構(gòu)具有性能強(qiáng)、開發(fā)簡單等特點(diǎn)。具有千兆網(wǎng)口、HDMI、SATA、CAN 、GPMC拓展口等重要接口。適合音視頻、通信、工控等行業(yè)。學(xué)習(xí)討論QQ群：173867122 。聯(lián)系QQ：***`
2015-11-28 09:15:09
1GHz，DSP主頻最高達(dá)750MHz。多核異構(gòu)具有性能強(qiáng)、開發(fā)簡單等特點(diǎn)。具有千兆網(wǎng)口、HDMI、SATA、CAN、GPMC拓展口等重要接口。適合音視頻、通信、工控等行業(yè)。學(xué)習(xí)討論QQ群：173867122。聯(lián)系QQ：***`
2015-12-03 23:20:24
to 180MHz providing up to 288 DMIPS. ”288 DMIPS的工作性能是否指程序跑在flash空間的情況下？？而且不需要將程序從flash拷貝到RAM運(yùn)行就能達(dá)到此性能
2018-05-25 03:39:19
的，以IP核的形式，在FPGA器件上運(yùn)行，基于FPGA的解決方案使用FPGA為核心器件，實(shí)現(xiàn)H.264編解碼的IP核，此解決方案為純硬件的解決方案，啟動(dòng)時(shí)間可以忽略，編解碼延遲為固定的延遲，在一定
2018-05-07 17:14:42
， 繼承了該接口的諸多優(yōu)點(diǎn)，也更適合此類場景應(yīng)用，為用戶提供了一種算力邊緣側(cè)部署的解決方案，同時(shí)MXM接口還可以為用戶提供其它架構(gòu)算力模塊搭配方案，如MXM界面的寒武紀(jì)算力卡，MXM界面的登臨算力卡等
2022-05-18 15:52:40
膨脹處理，其中B是一個(gè)卷積模板或卷積核，其形狀可以為正方形或圓形，通過模板B與圖像A進(jìn)行卷積計(jì)算，掃描圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)，用模板元素與二值圖像元素做“與”運(yùn)算，如果都為0，那么目標(biāo)像素點(diǎn)為0，否則
2018-11-23 16:39:34
NPU算力集成有哪些特性呢？RK1808內(nèi)置的NPU算力集成有何功能？
2022-02-16 07:52:14
STM32H750獲取OV5640攝像頭圖像及上位機(jī)解碼（一維碼&二維碼）1. 目的針對(duì)靜止拍攝圖像場景，實(shí)現(xiàn)STM32H750對(duì)500萬像素OV5640攝像頭進(jìn)行圖像捕獲，并通過串口將數(shù)據(jù)
2021-08-20 06:16:09
使用TC387芯片配置Autosar OS發(fā)現(xiàn)主核跑飛了，其他核正常運(yùn)行OS任務(wù)切換,PC指針指向_IF_CONST區(qū)域，D[4]寄存器為1，D[15]寄存器為4，根據(jù)這兩個(gè)寄存器用計(jì)算規(guī)則計(jì)算出的TCN和TIN好像有問題，在Trap中跑飛，請(qǐng)問一下，大家有什么思路推薦嗎
2024-03-06 08:24:21
芯片介紹上寫浮點(diǎn)運(yùn)算能力達(dá)到20GFLOPS，是說1秒鐘能算20G次浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算嗎？按照主頻1.25GHz算，相當(dāng)于每ns計(jì)算16次浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算對(duì)嗎？那如果計(jì)算1百萬次浮點(diǎn)數(shù)加法需要多少時(shí)間呢？能不能請(qǐng)懂的人估算一下~~【我估算的和實(shí)測的差別太大了，不知道是不是估算方法出了什么問題】
2019-01-07 11:08:27
USB3.0口高速傳輸無損圖像的高速相機(jī)。高速相機(jī)利用USB3.0口的極速傳輸能力，在640×480的VGA分辨率時(shí)，可以達(dá)到1100幀/秒的傳輸速度。一個(gè)相機(jī)加一個(gè)筆記本電腦就可以組成一套高速錄像系統(tǒng)，用
2019-01-16 12:53:45
目的本文介紹廣州星嵌DSP C6657+Xilinx Zynq7035平臺(tái)下Xilinx Zynq7035算力指標(biāo)?；靖拍頕LOPs/FLOPSFLOPs，F(xiàn)loating Point
2022-12-15 21:19:38
已下是rx580顯卡算力9-11 Mh 沒有開啟計(jì)算模式，挖幾分種重啟自動(dòng)開啟,計(jì)算模式只支持WIN1022-28 Mh 原版BIOS，開啟時(shí)序，并設(shè)置超頻29-32 Mh 正常算力，卡體質(zhì)不同算力
2021-07-23 06:59:09
sTm32可以做卷積核濾波圖片嗎
2023-09-21 07:17:26
stm32f103有沒有圖像卷積算法函數(shù)或者例程參考下載
2023-09-22 06:34:33
，能夠?qū)崿F(xiàn)高效地圖像檢測、識(shí)別、分類等AI應(yīng)用。早前在該架構(gòu)基礎(chǔ)之上，深鑒科技做出了第一代FPGA產(chǎn)品，已經(jīng)在攝像頭市場實(shí)現(xiàn)了批量出貨。 DPU計(jì)算核心采用全流水設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，內(nèi)部集成了大量的卷積運(yùn)算器
2018-03-23 15:27:20
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
，曾多次參加電子設(shè)計(jì)競賽并獲獎(jiǎng)，參與首屆Xilinx全國大學(xué)生FPGA創(chuàng)新設(shè)計(jì)邀請(qǐng)賽。曾獨(dú)立設(shè)計(jì)完成“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”，項(xiàng)目在嵌入式ARM平臺(tái)上使用了大量圖像采集與處理算法，達(dá)到在常見
2018-12-19 11:36:24
項(xiàng)目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別試用計(jì)劃：本人在圖像識(shí)別領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾利用nesys4ddr的fpga開發(fā)板，設(shè)計(jì)過基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
FPGA的測試版產(chǎn)品上，當(dāng)運(yùn)行在300MHz的頻率時(shí)可以得到的等效算力和峰值算力分別為39.5 TFLOPS和48 TFLOPS。預(yù)計(jì)在量產(chǎn)版的Stratix 10上，穩(wěn)定運(yùn)行頻率將達(dá)到550MHz
2019-08-11 04:00:00
旋鈕設(shè)置到最高溫度，實(shí)測溫度為453度左右。
最后，我們實(shí)際測試下大面積鋪銅+大焊點(diǎn)的效果，先來一張準(zhǔn)備測試用素材的全家福。
烙鐵溫度調(diào)到400度左右，輕松熔化大焊點(diǎn)。
總結(jié)下：阿爾達(dá)H-30T
2023-11-30 23:05:32
。將一個(gè)卷積核在(x,y)空間像素點(diǎn)的輸出，和它前后的幾個(gè)卷積核上的輸出做權(quán)重歸一化。使用了重疊的最大值池化層。3x3的池化核，步長為2，因此產(chǎn)生了重疊池化效應(yīng)，使得一個(gè)像素點(diǎn)在多個(gè)池化結(jié)果中均有輸出
2018-06-07 17:26:31
集成了常用IP核，使之可以靈活的用來進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在單片FPGA芯片上實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航信息的高速解算，將會(huì)有廣闊的發(fā)展空間。針對(duì)現(xiàn)有小型無人機(jī)導(dǎo)航解算系統(tǒng)解算速度慢、多處理器臃腫可靠性差的缺點(diǎn)，文中設(shè)計(jì)了一種
2019-07-03 06:57:34
車載以太網(wǎng)在數(shù)據(jù)發(fā)送過程中的編碼，4b-3b-2t-pam3。其中在3b-2t的時(shí)候，導(dǎo)致頻率降為原來的2/3，所以100base-T1的mdi傳輸頻率為66.7MHz；對(duì)于1000base-T1，同樣采用4b-3b-2t-pam3的編碼方式，為什么傳輸頻率為750MHz呢？
2023-12-13 11:24:39
嗨，我的輸入是800Mhz差分時(shí)鐘。我需要800Mhz，800Mhz 90度相位輸出時(shí)鐘?？雌饋?00Mhz 90度沒有正確相移。它匹配0度相位輸出。我生成3個(gè)200Mhz時(shí)鐘，相位為0/90
2019-04-18 07:40:02
了。下面介紹幾種深度學(xué)習(xí)的方法，它們使識(shí)別錯(cuò)誤率極大地降低。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：AlexNet 在 2012 年，深度學(xué)習(xí)第一次被運(yùn)用到 ImageNet 比賽中。其效果非常顯著， 錯(cuò)誤率從前一年的 26
2018-05-11 11:43:14
in Network。AlexNet中卷積層用線性卷積核對(duì)圖像進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算，在每個(gè)局部輸出后面跟著一個(gè)非線性的激活函數(shù)，最終得到的叫做特征函數(shù)。而這種卷積核是一種廣義線性模型，進(jìn)行特征提取時(shí)隱含地假設(shè)了特征是線性
2018-05-08 15:57:47
夠更容易配置和優(yōu)化 Am 處理器運(yùn)行的軟件。 AlexNet 是一個(gè)從 Arm Computer 庫中為 Raspberry Pi 設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)( CNN) , 從 1 000 個(gè)圖像組中進(jìn)行圖像
2023-08-29 08:05:37
？
很簡單，在對(duì)算力性能和規(guī)模的極致追求下，現(xiàn)在整個(gè)行業(yè)根本不在乎什么成本和功耗。在英偉達(dá)的長期努力下，GPU的核心數(shù)和工作頻率一直在提升，芯片面積也越來越大，屬于硬剛算力。功耗靠工藝制程，靠水冷等
2024-01-23 19:08:55
FPGA在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，邏輯資源分別為27072/51360，與國外友商產(chǎn)品pin to pin兼容，主要用于多通道/高速AD采集或接口拓展。因其價(jià)格低、質(zhì)量穩(wěn)定、開發(fā)環(huán)境易用等優(yōu)點(diǎn)，受到工業(yè)用戶的廣泛
2023-03-31 16:48:05
FPGA 的并行性優(yōu)點(diǎn)和 PYNQ-Z2 自身資源情況，設(shè)計(jì)卷積運(yùn)算模塊為 16 個(gè) 通道并行計(jì)算來提升運(yùn)算速度。16 通道 3×3 逐通道卷積的輸入數(shù)據(jù)塊為 16×22×42，卷積核 為 16×3
2023-06-20 19:45:12
，減少了硬件資源的占用。該方案在Cyclone II FPGA 芯片EP2C35F484 上實(shí)現(xiàn)，占用 20 070 個(gè)邏輯單元(少于60% 的資源)，系統(tǒng)最高時(shí)鐘達(dá)到100 MHz 。與傳統(tǒng)的128 位數(shù)據(jù)路徑設(shè)計(jì)相比，更方便與處理器進(jìn)行接口。
2012-08-11 11:53:10
結(jié)構(gòu)，即在內(nèi)存中開辟一個(gè)整數(shù)數(shù)組來進(jìn)行計(jì)數(shù)，但是在FPGA 中定義數(shù)組是非常消耗資源的，尤其是當(dāng)數(shù)組成員的位寬很大時(shí)。例如用觸發(fā)器來統(tǒng)計(jì)256 灰度的720p 圖像的直方圖，將消耗4000 個(gè)邏輯單元
2012-05-14 12:37:37
我們?cè)诖嘶A(chǔ)上修改，從而實(shí)現(xiàn)，基于FPGA的動(dòng)態(tài)圖片的Sobel邊緣檢測、中值濾波、Canny算子邊緣檢測、腐蝕和膨脹等。那么這篇文章我們將來實(shí)現(xiàn)基于FPGA的Sobel邊緣檢測。圖像邊緣：簡言之，邊緣
2017-08-29 15:41:12
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
多芯核結(jié)構(gòu)ARM芯片的選擇:為了增強(qiáng)多任務(wù)處理能力、數(shù)**算能力、多媒體以及網(wǎng)絡(luò)處理能力,某些供應(yīng)商提供的ARM芯片內(nèi)置多個(gè)芯核,目前常見的ARM+DSP,ARM+FPGA,ARM+ARM等結(jié)構(gòu)。多
2011-09-05 11:52:40
影響FPGA設(shè)計(jì)周期生產(chǎn)力的最大因素是什么？如何提高FPGA設(shè)計(jì)生產(chǎn)力？
2021-05-06 09:26:04
卷積層實(shí)現(xiàn)在上一篇文章中，我解釋了卷積層是對(duì)圖像的過濾過程，但是并沒有解釋輸入輸出通道如何處理，過濾時(shí)圖像的邊緣處理等。由于本文旨在實(shí)現(xiàn)層面的理解，因此我將詳細(xì)介紹這些要點(diǎn)。處理 I/O 通道在圖像
2023-02-24 15:41:16
://t.elecfans.com/topic/65.html?elecfans_trackid=t***cy 開關(guān)電源原理與設(shè)計(jì)-張占松(pdf完整版)
2016-04-01 09:03:55
工作原理與工程設(shè)計(jì)方法。內(nèi)容包括PWM變換器和軟開關(guān)PWM變換器的電路拓?fù)?、原理、控制及?dòng)態(tài)分析等。開關(guān)電源原理與設(shè)計(jì)-張占松(pdf完整版)1[hide][/hide]開關(guān)電源原理與設(shè)計(jì)-張占松(pdf完整版)2[hide][/hide]`
2011-11-22 10:52:45
背景介紹數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能技術(shù)的三大要素。其中，算力體現(xiàn)著人工智能(AI)技術(shù)具體實(shí)現(xiàn)的能力，實(shí)現(xiàn)載體主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四類器件。CPU基于馮諾依曼架構(gòu)，雖然靈活，卻
2021-07-26 06:47:30
大俠好，歡迎來到FPGA技術(shù)江湖，江湖偌大，相見即是緣分。大俠可以關(guān)注FPGA技術(shù)江湖，在“闖蕩江湖”、\"行俠仗義\"欄里獲取其他感興趣的資源，或者一起煮酒言歡。
今天
2023-05-25 18:08:24
目前市場上炙手可熱的芯片礦機(jī) 當(dāng)數(shù)芯動(dòng) A10PRO ， 7g 版本的 算力750m 功耗 1300w 這款機(jī)器廠家出廠時(shí)預(yù)定價(jià)格在 48900 左右那時(shí)候定的客戶到如今 機(jī)器價(jià)格已經(jīng)漲到
2021-07-23 07:39:58
的可以參考一下，歡迎一起交流學(xué)習(xí)。話不多說，上貨。
使用FPGA做圖像處理優(yōu)勢最關(guān)鍵的就是：FPGA能進(jìn)行實(shí)時(shí)流水線運(yùn)算，能達(dá)到最高的實(shí)時(shí)性。因此在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域，做圖像處理
2023-06-08 15:55:34
編者按： 在剛剛結(jié)束的 PyCon China 2022 大會(huì)上，龍蜥社區(qū)開發(fā)者朱宏林分享了主題為《ARM 芯片的 Python+AI 算力優(yōu)化》的技術(shù)演講。本次演講，作者將向大家介紹他們在倚天
2022-12-23 16:02:46
，在雙線性匯合結(jié)果后使用線性SVM分類等價(jià)于在描述向量間使用了多項(xiàng)式核。由于兩個(gè)向量外積的映射等于兩個(gè)向量分別映射之后再卷積，有研究工作使用隨機(jī)矩陣近似向量的映射。此外，通過近似核估計(jì)，我們可以捕獲
2019-06-08 08:00:00
本帖最后由 一只耳朵怪 于 2018-6-20 09:40 編輯
在TI官網(wǎng)上下載的例程，VLFFT，在6678評(píng)估板上可以跑通，可以看到創(chuàng)建了多線程任務(wù)，知道使用的是IPC模塊，但是不清楚主
2018-06-20 05:56:21
核的分類和特點(diǎn)有哪些？在FPGA設(shè)計(jì)中的核分為哪幾種？核基FPGA是如何設(shè)計(jì)的？軟核的設(shè)計(jì)及使用是什么？
2021-04-14 06:25:39
概述EasyGo FPGA Solver是EasyGo開發(fā)的專門部署在FPGA 硬件上的解算器軟件。根據(jù)不同的應(yīng)用需求，會(huì)有不同的FPGA Solver 選擇
2022-05-19 09:21:43
The HFA1110 is a unity gain closed loop buffer that achieves-3dB bandwidth of 750MHz, while
2009-01-08 18:21:29
12 in theindustrial, scientific, medical (ISM) band at 288MHz to945MHz carrier frequencies. The IC also includes a lowphase noise fractional-N synthesiz
2012-03-02 15:22:3513 基于FPGA硬件實(shí)現(xiàn)固定倍率的圖像縮放，將2維卷積運(yùn)算分解成2次1維卷積運(yùn)算，對(duì)輸入原始圖像像素先進(jìn)行行方向的卷積，再進(jìn)行列方向的卷積，從而得到輸出圖像像素。把圖像縮放過程
2012-05-09 15:52:0434 ，自然語言處理，推薦算法，圖像識(shí)別等廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。 FPGA云服務(wù)器提供了基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù)，單卡提供約3TOPs的定點(diǎn)計(jì)算能力，支持典型深度卷積網(wǎng)絡(luò)算子，如卷積、逆卷積、池化、拼接、切割等。有效加速典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。
2017-11-15 16:56:36
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針對(duì)圖像自動(dòng)標(biāo)注中因人工選擇特征而導(dǎo)致信息缺失的缺點(diǎn)，提出使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行自主特征學(xué)習(xí)。為了適應(yīng)圖像自動(dòng)標(biāo)注的多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的特點(diǎn)以及提高對(duì)低頻詞匯的召回率，首先改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)
2017-12-07 14:30:504 框架．該框架在經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet基礎(chǔ)上分別從網(wǎng)絡(luò)框架和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)做了優(yōu)化和改進(jìn)，進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力．同時(shí)，通過在全連接層引入隱層使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)具備學(xué)習(xí)圖像特征和二值哈希
2017-12-15 13:58:513 電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供TI(ti)DS90CR288A相關(guān)產(chǎn)品參數(shù)、數(shù)據(jù)手冊(cè)，更有DS90CR288A的引腳圖、接線圖、封裝手冊(cè)、中文資料、英文資料，DS90CR288A真值表，DS90CR288A管腳等資料，希望可以幫助到廣大的電子工程師們。
2018-10-16 11:10:12
與 FCN 通常CNN網(wǎng)絡(luò)在卷積層之后會(huì)接上若干個(gè)全連接層, 將卷積層產(chǎn)生的特征圖(feature map)映射成一個(gè)固定長度的特征向量。以AlexNet為代表的經(jīng)典CNN結(jié)構(gòu)適合于圖像級(jí)的分類和回歸
2018-09-26 17:22:02491 ／APC連接器。BGO747(FCO，SCO)用于CATV光節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，工作在40～750MHz頻率范圍內(nèi)。工作時(shí)放大器電源腳和光二極管偏壓腳連接24V(DC)電壓，其模塊包括一個(gè)適合波長1290
2019-03-29 09:05:01260 RM Cortex-A15，主頻1.5GHz
DSP C66x，主頻750MHz
2個(gè)雙核ARM Cortex-M4，主頻213MHz
2個(gè)雙核PRU，主頻200MHz
2019-12-03 16:27:215516 
圖像卷積操作（convolution），或稱為核操作（kernel），是進(jìn)行圖像處理的一種常用手段，
2020-03-13 16:44:033066 
模擬帶寬實(shí)測，探頭X1：6MHz，探頭X10：》30MHz（由于信號(hào)發(fā)信器只能發(fā)出30MHz的正弦波，在30Mhz時(shí)實(shí)測信號(hào)衰減比大于90%，實(shí)際帶寬接近50MHz）。
2020-08-28 10:59:551628 
ADP3088：1 MHz，750馬巴克調(diào)節(jié)器，數(shù)據(jù)Sheet
2021-04-16 16:51:481 AD8370：LF至750 MHz數(shù)控VGA數(shù)據(jù)表
2021-04-21 09:38:296 本文通過通俗易懂的文字解釋了圖像卷積、邊緣提取以及濾波去燥的概念及其分類。? 一、圖像卷積 現(xiàn)在有一張圖片 f(x,y) 和一個(gè)kernel核 w(a,b)。 卷積(Convolution)：卷積
2021-04-30 09:38:514601 
ADRF6801：750 MHz至1150 MHz正交解調(diào)器，帶小數(shù)N PLL和VCO數(shù)據(jù)表
2021-04-30 20:50:022 連接機(jī)制，促進(jìn)卷積層之間的信息流通，實(shí)現(xiàn)煙霧圖像局部特征和全局特征的融合。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造應(yīng)用于煙霧識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在訓(xùn)練樣本和標(biāo)簽的凸組合上完成訓(xùn)練以增強(qiáng)模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Alexnet、
2021-05-14 11:32:369 了一種基于FPGA的SIM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)。以YOOV2目標(biāo)檢測算法為例，介紹了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到FPGA上的完整流程;對(duì)加速器的性能和資源耗費(fèi)進(jìn)行深λ分析和建模，將實(shí)際傳輸延時(shí)考慮在內(nèi)，縮小了加速器理論時(shí)延與實(shí)際時(shí)延
2021-05-28 14:00:2223 本期開小灶Heyro將帶領(lǐng)大家進(jìn)入下一趟旅程——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法講解，從而幫助大家了解在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下衍生出的被用于圖像分類的經(jīng)典算法。
2022-04-06 14:50:364686 給出目前的框圖，如下所示，外部輸入25M，由Interface的PLL生成150/750MHz（離開148.5MHz有點(diǎn)偏差也沒關(guān)系），hdmi_ip接收前面測試的RGB數(shù)據(jù)后，模擬HDMI協(xié)議
2022-09-06 10:16:381764 FPGA最大的優(yōu)勢體現(xiàn)在其低功耗和并行運(yùn)算的特點(diǎn)上，數(shù)字圖像蘊(yùn)含數(shù)據(jù)量大，采用FPGA可以在保證低功率運(yùn)算的情況下，有效提高圖像算法的實(shí)時(shí)性。
2023-04-07 09:40:072879 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程7.2之圖像卷積.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:13:560 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程8.1之深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AlexNet).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:09:580 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識(shí)別圖像? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識(shí)別能力而成為深度學(xué)習(xí)的重要組成部分。CNN是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)
2023-08-21 16:49:271284 常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學(xué)習(xí)中最流行的模型之一，其結(jié)構(gòu)靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411641
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