一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(一)总体概述

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1 总体概述

为避免闭门造车，找一个不错的开源项目，学习在FPGA上实现CNN，为后续的开发奠定基础

1.1 项目链接

大佬的开源项目链接： CNN-FPGA
链接跳转界面如下：

implementation of a convolutional neural network on an fpga using verilog,笔记,一起学ZYNQ,fpga开发,cnn,Vivado,ZYNQ,神经网络
大佬的该项目已经发表论文，而且开源工程结构清晰，同时附带了硬件文档，所以对于咱们初学者来说，这个项目很友好

发表的论文：

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硬件文档：

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1.2 项目介绍

用ZYNQ FPGA搭建LeNet-5卷积神经网络(CNN)，实现手写数字识别，数据集为MNIST。LeNet-5网络结构如图所示：

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图片来自附带的技术文档《Hardware Documentation》

1.2.1 卷积(Convolution)

LeNet-5网络有3个卷积层，每个层的卷积核大小均为5x5。本项目的实现方案权衡并行度、速度和资源占用。下图中绿色部分即为卷积层：

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图片来自附带的技术文档《Hardware Documentation》

1.2.2 TanH激活函数(TanH Activation)

LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH)，如图紫色部分所示：

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图片来自附带的技术文档《Hardware Documentation》

1.2.3 SoftMax激活函数(SoftMax Activation)

LeNet-5网络的最后一层是SoftMax激活层，输出最终的手写数字分类结果，如图蓝色部分所示：

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图片来自附带的技术文档《Hardware Documentation》

1.2.4 平均池化层(Average Pooling)

LeNet-5网络有2个平均池化层，减小卷积层的输出数据的大小，如图橙色部分所示：

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图片来自附带的技术文档《Hardware Documentation》

1.2.5 综合网络(Integrating Network)

将上述模块综合到一起，调通控制通路和数据通路，如图所示：

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图片来自附带的技术文档《Hardware Documentation》

1.3 验证思路

(1)在不同软件设计语言(Python和C++)编写的脚本上运行功能相似的代码
(2)为设计模块创建相应的TestBench(激励)，记录输出结果
(3)对比两组输出数据是否一致，并随机抽样进行转换验证
(4)如果有错误，修改代码逻辑

1.4 项目目录

项目完整目录如下：

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Final Code Files文件夹展开：

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Testing Scripts文件夹展开：

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希望本文对大家有帮助，上文若有不妥之处，欢迎指正

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