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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38687| Título: | Implementação em hardware de rede neural para reconhecimento e classificação de imagens |
| Título(s) alternativo(s): | Hardware implementation of image recognition and classification neural network |
| Autor(es): | Cassarotti, Matheus de Oliveira |
| Orientador(es): | Copetti, Luiz Fernando |
| Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Visão por computador Processamento de imagens Aprendizado do computador Neural networks (Computer science) Computer vision Image processing Machine learning |
| Data do documento: | 20-Jun-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | CASSAROTTI, Matheus de Oliveira. Implementação em hardware de rede neural para reconhecimento e classificação de imagens. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024. |
| Resumo: | O presente projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um circuito digital em uma placa FPGA capaz de implementar a funcionalidade de uma rede neural para reconhecimento e categorização de imagens. A aplicação desta rede neural se dará por realizar a classificação de imagens de artigos de roupa em bases de dados existentes. O propósito é aplicar as vantagens de processamento paralelo, flexibilidade e desempenho de FPGAs para gerar uma solução eficaz e com baixos requerimentos computacionais na criação de uma aplicação de inteligência artificial, buscando com isso a redução do custo financeiro e de consumo de energia na sua utilização prática. Para este fim será criada uma rede neural em software utilizando a linguagem de programação Python, onde todas as equações fundamentais e conceitos de álgebra linear relevantes serão implementados sem a utilização de bibliotecas prontas para aprendizado de máquina (como Keras, TensorFlow ou PyTorch), uma vez que esta servirá como base para a elaboração do projeto de circuito digital que será então implementado em um kit de desenvolvimento FPGA. Os dados relevantes serão carregados na memória da FPGA e processados internamente, para que os resultados contendo as informações das imagens e as predições da rede neural sejam então apresentados para o usuário final. |
| Abstract: | The goal of this project is the development of a digital circuit in a FPGA board capable of implementing functionally a neural network for image recognition and categorization. This neural network application shall be given by performing the classification of clothing articles images in existing databases. Its purpose is to apply the advantages of parallel processing, flexibility and performance of FPGAs to generate an effective solution with low computational requirements in the creation of artificial intelligence applications, striving to reduce financial and energy costs for its usage. To this end, a software neural network will be created utilizing the programming language Python, where all the relevant fundamental equations and linear algebra concepts will be implemented without using any existing machine learning libraries (such as Keras, TensorFlow or PyTorch) since it will be used as reference for the digital circuit design, which will then be implemented in a FPGA development kit. All relevant data will be loaded in the FPGA memory and processed internally só that the results containing the image information and neural network predictions are presented to the end user. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38687 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Eletrônica |
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