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