Разверните сеть передачи обучения для обнаружения маршрута

Этот пример использует:

В этом примере показано, как создать, скомпилируйте и разверните dlhdl.Workflow объект, который имеет сверточную нейронную сеть. Сеть может обнаружить и вывести контуры маркера маршрута как сетевой объект с помощью Пакета Поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для FPGA Xilinx и SoC. Использование MATLAB®, чтобы получить предсказание следует из целевого устройства.

Необходимые условия

Комплект разработчика Xilinx ZCU102 SoC
Пакет поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для FPGA Xilinx и SoC
Deep Learning Toolbox™
Deep Learning HDL Toolbox™

Загрузите предварительно обученный SeriesNetwork

Загружать предварительно обученную серийную сеть lanenet, введите:

snet = getLaneDetectionNetwork();

Нормируйте входной слой

Нормировать входной слой путем изменения его типа, введите:

inputlayer = imageInputLayer(snet.Layers(1).InputSize, 'Normalization','none');
snet = SeriesNetwork([inputlayer; snet.Layers(2:end)]);

Просмотреть слои предварительно обученной серийной сети, введите:

analyzeNetwork(snet)
% The saved network contains 23 layers including input, convolution, ReLU, cross channel normalization,
% max pool, fully connected, and the regression output layers.

Создайте целевой объект

Создайте целевой объект, который имеет пользовательское имя для вашего целевого устройства и интерфейса, чтобы соединить ваше целевое устройство к хосту - компьютеру. Интерфейсные опции являются Ethernet JTAG AND.

hTarget = dlhdl.Target('Xilinx','Interface','Ethernet');

Создайте объект WorkFlow

Создайте объект dlhdl.Workflow класс. Когда вы создаете класс, задаете сеть и имя потока битов. Укажите, что сохраненное предварительно обучило lanenet нейронную сеть, snet, как сеть. Убедитесь, что имя потока битов совпадает с типом данных и платой FPGA, для которой вы предназначаетесь. В этом примере целевая плата FPGA является платой ZCU102 SOC Xilinx. Поток битов использует один тип данных.

hW = dlhdl.Workflow('network', snet, 'Bitstream', 'zcu102_single','Target',hTarget);
% If running on Xilinx ZC706 board, instead of the above command, 
% uncomment the command below.
%
% hW = dlhdl.Workflow('Network', snet, 'Bitstream', 'zc706_single','Target',hTarget);

Скомпилируйте Сеть серии Lanenet

Чтобы скомпилировать lanenet серийную сеть, запустите функцию компиляции dlhdl.Workflow объект.

dn = hW.compile;

          offset_name          offset_address     allocated_space 
    _______________________    ______________    _________________

    "InputDataOffset"           "0x00000000"     "24.0 MB"        
    "OutputResultOffset"        "0x01800000"     "4.0 MB"         
    "SystemBufferOffset"        "0x01c00000"     "28.0 MB"        
    "InstructionDataOffset"     "0x03800000"     "4.0 MB"         
    "ConvWeightDataOffset"      "0x03c00000"     "16.0 MB"        
    "FCWeightDataOffset"        "0x04c00000"     "148.0 MB"       
    "EndOffset"                 "0x0e000000"     "Total: 224.0 MB"

Поток битов программы на FPGA и Веса Сети Загрузки

Чтобы развернуть сеть на оборудовании Xilinx ZCU102 SoC, запустите развернуть функцию dlhdl.Workflow объект. Эта функция использует выход функции компиляции, чтобы программировать плату FPGA при помощи файла программирования. Это также загружает сетевые веса и смещения. Развернуть функция начинает программировать устройство FPGA, сообщения о ходе выполнения отображений, и время, которое требуется, чтобы развернуть сеть.

 hW.deploy;

### FPGA bitstream programming has been skipped as the same bitstream is already loaded on the target FPGA.
### Loading weights to FC Processor.
### 13% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:09.
### 25% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:10.
### 38% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:11.
### 50% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:12.
### 63% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:13.
### 75% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:14.
### 88% finished, current time is 28-Jun-2020 12:36:14.
### FC Weights loaded. Current time is 28-Jun-2020 12:36:15

Запустите предсказание, например, видео

Запустите функцию demoOnVideo для dlhdl.Workflow объект класса. Эта функция загружает видео в качестве примера, выполняет предсказать функцию dlhdl.Workflow объект, и затем строит результат.

demoOnVideo(hW,1);

### Finished writing input activations.
### Running single input activations.


              Deep Learning Processor Profiler Performance Results

                   LastLayerLatency(cycles)   LastLayerLatency(seconds)       FramesNum      Total Latency     Frames/s
                         -------------             -------------              ---------        ---------       ---------
Network                   24904175                  0.11320                       1           24904217              8.8
    conv_module            8967009                  0.04076 
        conv1              1396633                  0.00635 
        norm1               623003                  0.00283 
        pool1               226855                  0.00103 
        conv2              3410044                  0.01550 
        norm2               378531                  0.00172 
        pool2               233635                  0.00106 
        conv3              1139419                  0.00518 
        conv4               892918                  0.00406 
        conv5               615897                  0.00280 
        pool5                50189                  0.00023 
    fc_module             15937166                  0.07244 
        fc6               15819257                  0.07191 
        fcLane1             117125                  0.00053 
        fcLane2                782                  0.00000 
 * The clock frequency of the DL processor is: 220MHz

Документация