ИССЛЕДОВАНИЕ АППАРАТНО-РЕАЛИЗОВАННЫХ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ КЛАССА U-NET

Разработаны и программно-реализованы две сверточные нейронные сети класса U-Net: модификация классической U-Net и U-Net c дилатационными свертками. Для обучения и тестирования сверточных нейронных сетей использованы датасеты на основе снимков с беспилотного летательного аппарата деревьев пихты, поврежденных уссурийским полиграфом. В зависимости от степени повреждения на снимках присутствуют деревья четырех классов и фон. Полученные при обучении весовые коэффициенты для каждой из сверточных нейронных сетей затем использовались при аппаратной реализации сверточных нейронных сетей на программируемой логической интегральной схеме системы на кристалле Zynq 7000 (Kintex FPGA) компании Xilinx. Приведены результаты исследования точности сегментации и производительности каждой аппаратно-реализованной на программируемой логической интегральной схеме сверточной нейронной сети.