哪种FPGA板适合实现人脸识别（神经网络）？

Question

我想在FPGA板上实现人脸识别系统。预处理在芯片外完成。因此输入将是从图像中提取的特征矩阵。拓扑详细信息如下： -

输入神经元的数量 - 250

隐藏神经元的数量 - 25

输出神经元的数量 - 40

激活功能 - tan-sigmoid

学习算法 - 比例共轭梯度算法

Answer 1

我们最近在SoCkit board上实现了一个用于人脸识别的神经网络。拓扑结构如下：

输入神经元的数量 - 8

隐藏神经元的数量 - 64

输出神经元的数量 - 2

激活功能 - ReLU

综合结果为512x512的输入图像提供了大约80％的逻辑资源利用率。显然，如果你想完全并行化你的网络，这个主板不是一个好的选择。

要为您的应用选择最佳电路板，您必须检查FPGA中嵌入的DSP模块的数量。我建议你选择this board（有点贵）基于Arria V SoC或其等效的无SoC组件。