基于深度学习的图像识别芯片设计与优化研究-中国期刊网

摘要摘要:随着深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用,图像识别任务已成为人工智能领域的研究热点之一。本文针对基于深度学习的图像识别芯片设计与优化进行了深入研究。首先阐述了图像识别芯片的重要性及其在智能系统中的应用前景。随后对常用的深度学习网络模型进行了介绍,分析了它们在图像识别任务中的优缺点。接着重点探讨了图像识别芯片的硬件设计方案,包括处理器架构、存储组织、数据传输等关键技术。最后提出了一种基于FPGA的图像识别芯片优化方法,通过充分利用并行计算、调整数据传输带宽等手段,显著提升了芯片的性能和能效比。

1谷玉荣. 基于深度学习的图像识别软件优化与性能提升.建筑技术科学,2024-11.
2揣瑞. 基于深度学习的图像识别与分类算法研究.建筑技术科学,2023-11.
3越文政. 基于深度学习的图像识别与分类方法研究.建筑技术科学,2024-04.
4江春1，麦志坚1，罗亦言2，邱素贞3,，李湘棱1. 基于深度学习的图像识别算法研究分析.教育学,2022-06.
5兰国宪. 基于深度学习的图像识别技术研究.,2023-05.
6龙安妮. 基于深度学习的图像识别技术研究.建筑技术科学,2024-07.
7龙安妮. 基于深度学习的图像识别技术研究.建筑技术科学,2024-07.
8张啸宇,,王文志,,杨炳恒. 基于深度学习的飞机图像识别算法研究.建筑技术科学,2024-10.
9陈家石,解俊文,乔柏钧,李璐. 基于深度学习的焊缝图像识别分析.建筑技术科学,2022-07.
10陈婷,王奕欣,赵一帆. 基于深度学习的图像识别技术进展.建筑技术科学,2024-05.

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