Convolutional Neural Network is a deep learning algorithm that brings revolutionary impact on computer vision area. One of its applications is image classification. However, problem exists in this algorithm that it involves huge number of operations and parameters, which limits its possibility in time and resource restricted embedded applications. MobileNet, a neural network that uses separable convolutional layers instead of standard convolutional layers, largely reduces computational consumption compared to traditional CNN models. By implementing MobileNet on FPGA, image classification problems could be largely accelerated. In this thesis, we have designed an accelerator block for MobileNet. We have implemented a simplified MobileNet on Xilinx UltraScale+ Zu104 FPGA board with 64 accelerators. We use the implemented MobileNet to solve a gesture classification problem. The implemented design works under 100MHz frequency. It shows a 28.4x speed up than CPU (Intel(R) Pentium(R) CPU G4560 @ 3.50GHz), and a 6.5x speed up than GPU (NVIDIA GeForce 940MX 1.004GHz). Besides, it is a power efficient design. Its power consumption is 4.07w. The accuracy reaches 43% in gesture classification. / CNN-Nätverk är en djupinlärning algoritm som ger revolutionerande inverkan på datorvision, till exempel, bildklassificering. Det finns emellertid problem i denna algoritm att det innebär ett stort antal operationer och parametrar, vilket begränsar möjligheten i tidsbegränsade och resursbegränsade inbäddade applikationer. MobileNet, ett neuralt nätverk som använder separerbara convolution lager i stället för standard convolution lager, minskar i stor utsträckning beräkningsmängder än traditionella CNN-modeller. Genom att implementera MobileNet på FPGA kan problem med bildklassificering accelereras i stor utsträckning. Vi har utformat ett acceleratorblock för MobileNet. Vi har implementerat ett förenklat MobileNet på Xilinx UltraScale + Zu104 FPGA-kort med 64 acceleratorer. Vi använder det implementerade MobileNet för att lösa ett gestklassificeringsproblem. Implementerade designen fungerar under 100MHzfrekvens. Den visar en hastighet på 28,4x än CPU (Intel (R) Pentium (R) CPU G4560 @ 3,50 GHz) och en 6,5x snabbare hastighet än GPU (NVIDIA GeForce 940MX 1,004GHz). Det är en energieffektiv design. Strömförbrukningen är 4,07w. Noggrannheten når 43% i gestklassificering.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-268659 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Shen, Yulan |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2019:659 |
Page generated in 0.002 seconds