Implémentation d'un système de classification des images de digits manuscrits par CNN sur la carte PYNQ-Z1.

Abstract

Les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) est une technique puissante utilisée pour la classification d'images dans divers domaines de la vision par ordinateur comme la reconnaissance automatique de chiffres. Elle repose sur le calcul de convolutions appliqué à un grand nombre de matrices, ce qui requiert des processeurs puissants et une mémoire conséquente. Une solution efficace pour leur mise en oeuvre consiste à utiliser des circuits performants en calcul et flexibles ou reconfigurables comme les circuits ZYNQ. Dans notre travail, nous avons fait la conception et l’implémentation d’une application de classification des digits manuscrits par réseau CNN en utilisant la carte de développement PYNQ-Z1 qui est basée sur un circuit de type ZYNQ. Les résultats d’implémentation montrent que l’utilisation d’une stratégie de calcul série et la représentation des données en virgule fixe permettent une implémentation efficace en ressource et en puissance sur la carte PYNQ-Z1 .