ディープラーニングをFPGAに実装して「ハードウェア化」する。
CMOSカメラモジュールからの「動画」をすべてAND, OR, フリップフロップといった論理素子、乗算器、加算器、RAM/ROMといった「デジタル回路」のみでリアルタイム処理する。
HDLという専門的な言語を使うため開発は困難を伴いがちだが、一度「枠組み」を作成すれば後は「重み係数」を変えるだけで複数の認識(手書き文字、道路標識、信号機など)に対応できる。
ハード化するのは「推論」のみで、学習はKaggleのデータセットを使用してPythonで行う。
得られた学習済みモデルをEXCEL+VBAで整数化し、重み係数のHDLを自動生成する。
それ以外のHDLは共通化されているため複数の認識対象に使い回せる。