zynqNet

卷积函数的FPGA实现（九）WBRAM的重新实现

前期工作:ZynqNet解析（七）实现于BRAM上的Cachehttps://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/83860624卷积函数的FPGA
祥瑞Coding·2020-08-24 17:15

ZynqNet解析（八）对IPcore的HLS

背景：zynqNet运用HLS来实现相应的IPcore。相关HLS过程的信息会打印到console之中。目的：读懂HLS对IPcore代码的HLS过程，具体硬件如何实现。将报告信息存下来用于参考。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:44

ZynqNet解析（七）实现于BRAM上的Cache

背景：我们需要仿照ZynqNet的模式构造卷积的IPcore用于FPGA的优化。目的：搞懂zynqNet的cache的实现。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:44

c++的namespace与class的相关知识

namespacehttps://www.cnblogs.com/qingergege/p/7512421.htmlhttps://blog.csdn.net/duzejie/article/details/52723305zynqNet
祥瑞Coding·2020-08-24 17:43

卷积函数的FPGA实现（一）编写卷积IPcore的BRAM实现

背景：我们将MTCNN的卷积改为了zynqNet需要的嵌套的for循环形式，并且相对看懂了相应的zyqnNet的c代码，现在我们可以直接将卷积模块单独拆分出来构建一个IPcore。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:43

MTCNN（七）卷积更改为嵌套for循环格式

改为zynqNet的方式需要将卷积拆分为3*3的卷积，不能采用gemm的形式。目的：将卷积与全连接去掉对openBLAS库的依赖，改为与zynqNet一致的嵌套for循环形式实现卷积，以便并行化。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:42

ZynqNet解析（一）概览

背景：ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deepcompression。目的：读懂zynqNet的代码和论文。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:41

ZynqNet解析（二）运行与调试

背景：ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deepcompression目的：运行zynqNet的代码。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:41

ZynqNet解析（三）CPU端程序解析

背景：ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deepcompression的网络，目的：读懂ZynqNetCPU端的代码。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:41

ZynqNet解析（五）具体硬件实现

背景：ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deepcompression。目的：读懂zynqNet的代码中关于硬件实现的部分。
祥瑞Coding·2020-08-05 15:45

ZynqNet解析（四）FPGA端程序解析

背景：ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deepcompression的网络，FPGA端程序运用传入每层数据运算后存在DRAM上。目的：读懂ZynqNet的FPGA端的代码。
祥瑞Coding·2020-08-04 05:32

ZynqNet解析（六）内存的实现

背景：在zynqNet项目之中，程序到底如何分配DRAM上的地址作为globalMemory。以及如何分配相应程序的内存。
祥瑞Coding·2020-07-06 01:24

Zynqnet(四)fgpa_top模块的weights.bin和input.bin的结构 VS darknet中权值和输入的结构

背景：对于FPGA加速模块的使用，除了知道如何设置一些宏变量和全局变量之外，对于卷积核权值的存储和输入数据的存储顺序是另外一个非常重要的问题。为了尽快将其源码移植到自己的项目中，需要构造这两个部分，原论文中是使用的python脚本将caffermode转化成相应的weight.bin。那么，如果对于非caffemodel，或者想对自己的CNN程序进行局部加速，怎么办？这里就需要搞清楚weights
crazyeden·2020-07-04 13:21

FPGA实现MTCNN实现公交人头检测项目情况

目录一、原始zynqNet实现步骤二、MTCNN实现步骤2.1项目进展2.2软件端2.2.1python程序更改2.2.2c端程序的实现2.2.3卷积的更改2.2.4openCV库2.3ARM上进行移植
祥瑞Coding·2020-07-04 03:25

FLOPS与GOPS：各平台及神经网络算力算量调研

换算前标的十进制与二进制显卡FLOPS值1.2GOPS1.3FLOP与GOPS之间的换算二、常规神经网络算力2.1AlexNet2.2ResNet-1522.3EIE算力2.4一些层的算力三、FPGA平台上算力评估3.1zynqNet
祥瑞Coding·2020-06-21 12:19

Zynqnet(五) fpga_top解析（一）

论文地址：https://github.com/dgschwend/zynqnet/blob/master/zynqnet_report.pdf项目地址：https://github.com/dgschwend
crazyeden·2019-02-01 11:51
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