CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK IMPLEMENTATION IN FPGA FOR IMAGE RECOGNITION

Autores/as

  • Fadi Jerji
  • Victor Mendonça Aguirre

Palabras clave:

FPGA, CNN, veículos autônomos, MNIST.

Resumen

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.

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Publicado

2022-08-20

Cómo citar

Jerji, F., & Mendonça Aguirre, V. (2022). CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK IMPLEMENTATION IN FPGA FOR IMAGE RECOGNITION. SET INTERNATIONAL JOURNAL OF BROADCAST ENGINEERING, 8, 9. Recuperado a partir de https://revistas.set.org.br/ijbe/article/view/243

Número

Sección

General Topics for Engineers (Math, Science & Engineering)