【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于嵌入式计算领域，涉及硬件加速器构建技术，具体涉及一种超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法及系统。
技术介绍
1、机载目标检测等领域中，深度卷积神经网络模型具有出色的实现效果，但是由于嵌入式计算设备的内存资源少、处理器性能低和整体功耗受限等特点，因此受限于内存和计算资源的超高开销，大规模高精度深度卷积神经网络模型无法在嵌入式计算设备中部署并达到实时性的要求。
技术实现思路
1、为了实现深度卷积神经网络模型在机载嵌入式计算环境下进行完整部署和加速执行的目标，本专利技术公开了一种超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法及系统，该构建方法能够对具有大规模和计算复杂度高的深度卷积神经网络模型进行超轻量化处理，从而构建出超轻量化卷积神经网络硬件加速器。
2、实现专利技术目的的技术方案如下：
3、本专利技术实施例提供了一种超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，包括：
4、步骤1、对原始卷积神经网络模型中每层神经网络层的原始计算功能算子，进行超轻量...
【技术保护点】
1.一种超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，其特征在于，步骤1中，所述对原始卷积神经网络模型中每层神经网络层的原始计算功能算子，进行超轻量化和编译得到每层所述神经网络层的超轻量化算子，包括：
3.根据权利要求1所述的超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，其特征在于，所述神经网络层包括卷积层、采样层和全联接层，所述原始计算功能算子包括卷积层计算功能算子、采样层计算功能算子和全连接层计算功能算子。
4.根据权利要求1所述的超轻量化卷积神经网络...
【技术特征摘要】
1.一种超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，其特征在于，步骤1中，所述对原始卷积神经网络模型中每层神经网络层的原始计算功能算子，进行超轻量化和编译得到每层所述神经网络层的超轻量化算子，包括：
3.根据权利要求1所述的超轻量化卷积神经网络硬件加速器的构建方法，其特征在于，所述神经网络层包括卷积层、采样层和全联接层，所述原始计算功能算子包括卷积层计算功能算子、采样层计算功能算子和全连接层计算功能算子。
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：石添介，田径，文敏华，赵一煊，刘飞阳，冯雨歆，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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