【源码】基于C++和ZYNQ平台的MNIST手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于C++编程语言和ZYNQ平台的MNIST手写数字识别系统。借助深度学习的卷积神经网络（CNN）技术，结合ZYNQ平台的硬件加速能力，达成对手写数字的高效识别。项目涵盖训练好的模型、卷积和池化操作的C++实现代码，以及用于本地图片识别的片上系统（SoC）。

项目的主要特性和功能

1. 模型支持：提供训练好的MNIST模型，包含卷积层（conv1、conv2）和全连接层（fc1、fc2）的权重和偏置参数，参数格式为float32，适用于高性能计算。
2. 卷积操作：实现卷积层的C++代码，支持多通道输入和输出，可进行填充和ReLU激活函数处理，代码含硬件优化指令（HLS指令），提升在ZYNQ平台的执行效率。
3. 池化操作：实现最大池化层的C++代码，用于减小特征图尺寸、减少计算量，支持多通道输入和输出，也包含硬件优化指令。
4. 片上系统（SoC）：提供本地图片识别的片上系统，可在ZYNQ平台进行实时手写数字识别。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装ZYNQ平台开发环境，如Vivado和Vitis等工具；下载安装Netron工具（https://netron.app），用于读取和可视化模型参数。
2. 模型加载：用Netron工具打开项目0-model目录下的模型文件，查看和验证模型结构与参数。
3. 代码编译：进入1-origin/float32-c++目录，使用C++编译器编译卷积和池化操作的代码，确保编译时包含必要的硬件优化指令（HLS指令）。
4. 集成测试：将编译好的卷积和池化操作代码集成到ZYNQ平台的片上系统，用本地图片测试，验证手写数字识别的准确性和性能。
5. 性能优化：依据测试结果，调整卷积和池化操作的参数，优化模型在ZYNQ平台的执行效率；使用HLS工具进一步优化代码，提高硬件资源利用率。

通过上述步骤，可在ZYNQ平台成功部署并运行本项目，实现高效手写数字识别。

下载地址

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