基于中小型FPGA的卷积神经网络加速设计：架构创新与性能优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，人工智能技术取得了飞速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动提取数据的特征，实现对图像、视频、语音等多种类型数据的高效处理。

在图像识别领域，CNN可以准确地对各类图像进行分类，如在MNIST手写数字识别任务中，CNN能够达到极高的准确率，为文档处理、邮政分拣等实际应用提供了有力支持；在目标检测方面，基于CNN的