一种基于FPGA和量化蒸馏的图像分类异构硬件加速方法

    公开(公告)号:CN117935025A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311528315.9

    申请日:2023-11-16

    Abstract: 本发明请求保护一种基于FPGA和量化蒸馏的图像分类异构硬件加速方法,属于故障诊断领域,所述方法包括量化、知识蒸馏算法部分和硬件加速部分,整体以深度神经网络作为基础框架,通过量化蒸馏压缩模型,结合FPGA异构加速技术,通过HLS编译,软硬件协同开发IP核和堆栈开发实现算法嵌入式移植,教师网络选择GHOSTNETV2网络,通过通道剪枝和量化实现优化型轻量网络;学生网络基于深度可分离卷积,winograd加速算法和量化技术实现了轻量网络;最后引入离线蒸馏模式实现硬件友好型网络;硬件部分选择HLS实现C\RTL联合编译IP核,VITISAI堆栈开发部署到XILINX公司的MPSOC架构板卡ZYNQ。本发明不仅提高了目标分类设备的便携利用程度和效率,同时降低了成本。

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