基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用.docx

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2025-04-27 发布于上海
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基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，深度学习技术取得了举世瞩目的发展，尤其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果，推动了相关领域的巨大进步。例如在图像分类任务中，CNN模型能够对海量的图像数据进行特征提取和分类判断，准确率大幅超过传统方法，使得图像识别技术在安防监控、医疗影像诊断等实际应用中发挥关键作用；在目标检测方面，CNN可以