ZYNQ 开发板上实施基于卷积神经网络（CNN）或 BP 神经网络（MLP）的本地图像（minis 和
cifa10）识别
摘要：
卷积神经网络（CNN）和反向传播神经网络（BP）在图像识别领域取得了显著的成就。本文介绍了在
ZYNQ 开发板上实施基于 CNN 和 BP 神经网络的本地图像识别系统的方法。我们提供了完整的工程代
码，包括 Python 网络训练、权值文件和测试文件导出，以及 vivado、SDK 和 Vitis 工程的开发
板适配。
1. 引言
图像识别是计算机视觉领域的热门研究方向，其在人脸识别、车牌识别、物体识别等领域有广泛的应
用。卷积神经网络（CNN）和反向传播神经网络（BP）是两种常用于图像识别的深度学习模型，具有
良好的性能和可扩展性。本文将介绍如何在 ZYNQ 开发板上实施基于 CNN 和 BP 神经网络的本地图像
识别系统。
2. CNN 和 BP 神经网络的原理和特点
2.1. CNN 原理
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于图像识别的神经网络模型。它通过卷积层、池化层和全连接层
等结构，实现对图像特征的提取和分类。CNN 具有局部感知性和权值共享的特点，能够在保持较低的
计算复杂度的同时，提取图像中的重要特征。
2.2. BP 神经网络原理
反向传播神经网络（BP）是一种常用的神经网络模型，适用于各种分类和回归任务。BP 网络由输入
层、隐含层和输出层组成，通过反向传播算法，不断调整网络权值，使网络输出与预期输出之间的误
差最小化。BP 网络具有较好的泛化性能，能够对复杂的非线性问题进行有效建模和分类。
3. 实施方法
为了实现基于 CNN 和 BP 神经网络的本地图像识别系统，我们采取了以下步骤。
3.1. 网络训练
使用 Python 编程语言，我们训练了一个具有多层卷积层和全连接层的 CNN 模型，以及一个具有多个
隐含层的 BP 模型。我们使用 minis 和 cifa10 数据集进行训练，并优化网络结构和参数，以提高模
型性能。
3.2. 权值文件和测试文件导出
训练完成后，我们将 CNN 和 BP 模型的权值导出为文件，并生成用于测试的图像文件。这些权值文件
和测试文件将用于在 ZYNQ 开发板上进行模型的加载和识别。
