Réseaux de neurones

Learning sparse neural topologies for embedded avionic applications

Convolutional Neural Networks (CNNs) can be trained to achieve state-of-the-art performance in several computer vision tasks thanks to complex topologies with millions of learnable parameters. Such complex topologies limit however the chances to deploy such architectures on embedded devices, where installed memory and computational resources are limited. Nevertheless, once a network has been trained at a task, part of the connections between neurons can be dropped, yielding a sparse network topology with reduced memory foot print.

Reconnaissance des panneaux Routiers avec un circuit dédié sur FPGA

Si vous avez déjà conduit une voiture récente (par exemple la nouvelle Citroën C3) vous avez sûrement remarqué sa capacité à reconnaître les panneaux routiers. Nous allons mettre en œuvre le même système sur un FPGA dans ce projet d'application finale. Il est intéressant du point de vue de la performance et de la consommation d’avoir un circuit dédié pour ce genre de tâche au lieu d'une implementation logicielle.

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