Kerasで学習した重みとバイアスを使用した白線間走行用CNNをVivado HLSで確かめる2

”Kerasで学習した重みとバイアスを使用した白線間走行用CNNをVivado HLSで確かめる”の続き。

前回は、「ゼロから作るDeep Learning」のPython コードを使用して、学習した重みとバイアスをC のヘッダファイルにしたものを使用してVivado HLSで精度を確かめたブログ記事が”カーブ、直線用白線間走行用畳み込みニューラルネットワーク11（Vivado HLS でCNN を実装）”だ。これを重みとバイアス以外は使用して、Kerasで学習した重みとバイアスのVivado HLS 2018.2 での精度を見た。今回は、C コードの合成をやってみよう。

C コードの合成を行った。結果を示す。



Estimated 8.682 ns で問題ない。
Latency は 171774 クロックで、100 MHz 動作では約 1.72 ms となる。
リソース使用量はBRAM_18Kが 14 個、DSP48E が 8 個、FF が 791 個、LUT が 2704 個だった。