Нейронна мережа для вбудованих пристроїв з використанням спеціалізованих апаратних прискорювачів
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У бакалаврському дипломному проєкті розроблено та реалізовано нейронну мережу для роботи на вбудованих пристроях із використанням спеціалізованих апаратних прискорювачів, зокрема GPU, FPGA, ASIC та тензорних процесорів. У проєкті розглянуто актуальні підходи до оптимізації глибинного навчання в умовах обмежених обчислювальних ресурсів.
В якості прикладної задачі використано адаптацію моделі YOLOv11 для виконання на платформі Radxa NIO 12L. Реалізація включає підготовку моделі, її оптимізацію з урахуванням апаратних можливостей, а також інтеграцію у систему з подальшим тестуванням ефективності.
Опис
Ключові слова
нейронна мережа, вбудовані пристрої, апаратні прискорювачі, yolov11, глибинне навчання, оптимізація моделей, npu, комп’ютерний зір, radxa nio 12l, обробка зображень, inference, енергоефективність, fpga, gpu, tpu, asic, тензорний процесор, реальний час, edge ai, iot, інтеграція нейромереж, трансформери, cnn, rnn, quantization, pruning, onnx, ncnn, arm64, автономні системи, відеоспостереження, мобільні рішення, low-power inference, embedded ai, автономне розпізнавання об'єктів, машинне навчання, хмарні обчислення, комп’ютерна інженері
Бібліографічний опис
Божик, Н. В. Нейронна мережа для вбудованих пристроїв з використанням спеціалізованих апаратних прискорювачів : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Божик Назар Володимирович. – Київ, 2025. – 98 с.