邓明
- 作品数：9 被引量：10H指数：2
- 供职机构：中国电子科技集团公司第三十六研究所更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术天文地球航空宇航科学技术更多>>
- 基于FPGA的SRCNN模型实现
- 2024年
- 卷积神经网络图像超分辨率技术(SRCNN)依托神经网络能端对端地实现低分辨率图像到高分辨率图像的重建,但其在实际工程应用中存在计算量大、无法实时实现的问题。设计了一种基于FPGA的去噪神经网络加速优化方法,通过设计卷积计算任务管理器,向卷积核阵列分发计算任务,实现了高效的并行实时计算。还提出了一种Block Ram双端口的访问机制,通过资源复用,降低了存储开销。基于该加速优化技术,搭建了测试平台,实验结果表明,该设计在FPGA主频为250 MHz条件下完成35×100的图像重建平均耗时为70 ms,与OptiPlex 7070相比,速度提升了10倍。
- 邓明严承云张欢
- 关键词：图像重建现场可编程门阵列
