Minized 神经网络 - 数字识别




特点

• 在低端XC7Z007s器件里实现深度学习
• 多层感知器（MLP）网络拓扑
• 使用二值化神经网络的极端量化网络*
• MNIST的准确率为95.8％
• 小型完全连接层：256个节点
• Jupyter notebook 内置Wifi
• 91%/66% (LUT/FF) 资源利用率

*Yaman, “FINN: 快速、可扩展的二值化神经网络推理的框架”


主要組件

• Zynq XC7Z007S
• Dialog PMIC
• Murata Wifi 模块


目标应用

• 用于安防监控的智能摄像头
• 用于工业自动化的智能相机


方块图





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