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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于FPGA的高光谱分类卷积神经网络实现

DOI：10.1109/igarss.2018.8517973 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 卷积神经网络（CNN）已广泛应用于高光谱分类。当前基于CNN的高光谱图像分类研究主要在图形处理单元（GPU）平台上实现。然而，由于成像平台存在空间辐射和供电问题，GPU并不适合星载处理。因此，本文选择FPGA来实现基于CNN的高光谱分类以推进星载处理。具体而言，采用硬件描述语言设计了CNN前向分类步骤的硬件模型，包括CNN计算结构、各层实现方案、权重加载机制及数据交互设计。基于帕维亚数据集的仿真结果表明，所提出的FPGA实现方案与GPU平台结果一致。
作者： Xiaofeng Chen，Jingyu Ji，Shaohui Mei，Yifan Zhang，Manli Han，Qian Du
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

在FPGA平台上实现基于卷积神经网络（CNN）的高光谱分类以进行星载处理，解决GPU平台在空间辐射和电源供应方面的局限性。

研究成果

基于FPGA的卷积神经网络高光谱分类实现通过帕维亚大学数据集的仿真结果得到验证，其性能与基于GPU的实现一致。所设计的硬件模型高效利用了FPGA灵活的架构、快速的计算速度和低功耗特性，使其适用于星载处理。

研究不足

该实现仅关注CNN的前向分类步骤，训练步骤在GPU平台上离线进行。FPGA上的计算精度虽然较高，但由于训练参数被转换为32位单精度浮点数，可能与GPU略有差异。

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