技术特征：
技术总结
本发明公开了一种卷积神经网络的建立装置及方法，根据特征图的数据量，在FPGA上设置了2～64个相同的卷积计算模块，分别处理不同的输出通道；在每个卷积计算模块中，将特征图的9个像素输入到设置的卷积运算单元中；对于每个像素，由设置的卷积运算单元根据该像素对应权值进行卷积运算，得到该像素的卷积值；然后对特征图的9个像素的卷积值进行像素累加；再将像素累加后的卷积值进行输入通道累加；最终得到经过了CNN运算的特征图，输出。这样，就采用FPGA简单实现了CNN的特征图的卷积神经运算。
技术研发人员：杨志明;杨超;陈巍巍
受保护的技术使用者：深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司
技术研发日：2018.09.13
技术公布日：2019.01.15