ディープ・ラーニング〜ハードウエア化への道２ The long way to hardware implementation of Deep Learning part2

SSD（Single Shot multibox Detector）と呼ばれる物体認識のハードウエア化に挑戦！

●SSD物体認識のハードウエア化に挑戦します ●FPGAに実装して高速化、低消費電力化を目指します ●PythonやCで書かれたソフトウエアのハード化（HDL化）の方法論 ●特殊なIPコア、ライブラリ、高位合成などは使わずに力技でHDL化！ ●機械学習、人工知能のAIチップ化のプロトタイプとしてのFPGA活用法 ●不定期ですが随時更新する予定です。リンクがない章はしばらくお待ちください 初心者向きMNIST版はここ！ DIGITALFILTER.COM

■　第1部　PythonでSSD物体認識 第1章　SSD物体認識とは 1-01　スタートはこの書籍の第2章のPythonプログラム 1-02　人、自動車、バス、自転車、バイクなどを識別するSSD 1-03　本企画のロードマップ 1-04　オリジナルのPythonでSSD 第2章　認識に影響が少ない処理の省略 2-01　15層目以外のバイアス加算の省略 2-02　BBOXの変形の省略 2-03　source1+L2Normの省略 2-04　被りとりの省略（被りの容認） 第3章　整数化したPythonでSSD 3-01　入力画像の整数化 3-02　重み係数とバイアスの整数化 3-03　層間の画素データを5ビットにする 3-04　SoftMax関数の整数版 3-05　簡略化、整数化したPythonの実行結果 第4章　EXCELに移植してSSD