Browsing by Author "Peres, Tiago Alexandre Mateus"
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- Otimização de redes neuronais convolucionais em FPGA utilizando técnicas de compressãoPublication . Peres, Tiago Alexandre Mateus; Véstias, Mário PereiraUma Rede Neuronal Convolucional (Convolutional Neural Network - CNN) é uma classe de redes profundas aplicada ao processamento e classificação de imagens. Uma CNN con-siste em várias camadas de nós interligados entre si. A sua capacidade de classificação ad-vém do treino das suas ligações ou pesos, obtidos por um processamento de adaptação ou aprendizagem através de um conjunto de padrões de treino. Após treinadas, conseguem classificar imagens através de um processo de inferência. Existem atualmente vários modelos ou redes CNN de classificação de imagens, com pro-babilidades de erro bastante baixas, mas que são computacionalmente muito exigentes e requerem bastante memória para armazenar os pesos da rede. Como tal, são geralmente executadas em plataformas de elevado desempenho. No entanto, a utilização deste tipo de algoritmos em sistemas embebidos tem despertado bastante interesse, pois permitirá a execução de algoritmos junto dos sistemas de aquisição de dados, permitindo decisões inteligentes junto dos sensores e evita a comunicação dos dados para um servidor central de execução de CNN. Esta dissertação teve como objetivo a redução da complexidade das redes CNN, através de métodos de corte dos pesos e de compressão de dados, de modo a permitir a execução das CNN em FPGA de baixo custo com aplicação em sistemas embebidos sem comprometer a precisão da rede. Os métodos foram aplicados à arquitetura LiteCNN tendo-se conseguido melhorar os tempos de execução em cerca de 85% para redes com elevada quantidade de pesos nas camadas totalmente conectadas.