CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK IMPLEMENTATION IN FPGA FOR IMAGE RECOGNITION

Abstract

Redes neurais, do inglês Neural Networks (NNs) vem sendo estudadas e aprimoradas de modo
que cada vez mais maquinas simulam a capacidade de realizar tarefas complexas feitas somente por
seres vivos inteligentes, a visão para reconhecimento e interpretação do ambiente é uma das tarefas
que vem sendo estudada a fim de ser implementada de modo eficiente em novas tecnologias para
utilização em veículos autônomos para a conveniência de motoristas, redução de acidentes e até
mesmo entregas de produtos de forma autônoma, para a tarefa complexa de reconhecimento de
interpretação de imagens tem sido desenvolvidas e utilizadas redes neurais convolucionais, inspiradas
na maneira como os seres vivos enxergam. Os arranjos de portas logicas programáveis em campo, do
inglês Field Programable Gate-Arrays (FPGAs) vem evoluindo e adquirindo cada vez mais poder e
velocidade de processamento em paralelo o que os torna perfeitos candidatos a implementação de
NN de modo eficiente, com capacidade de processamento superior e tempo de resposta baixo
comparado com as alternativas. O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho e a viabilidade da
implementação em FPGA de uma NN classificadora de imagens.