https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/66111| Title: | Аппаратно-программная реализация классификатора на основе модели LST-1 и спектральный анализ его признакового пространства |
| Other Titles: | Hardware-software implementation of an LST-1 based classifier and spectral analysis of its feature space |
| Authors: | Тондель, Д. А. Вашкевич, М. И. |
| Keywords: | материалы конференций;LST-1;классификации изображений;спектральные теории графов |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Тондель, Д. А. Аппаратно-программная реализация классификатора на основе модели LST-1 и спектральный анализ его признакового пространства = Hardware-software implementation of an LST-1 based classifier and spectral analysis of its feature space / Д. А. Тондель, М. И. Вашкевич // Компьютерное проектирование в электронике = Electronic Design Automation : сборник научных трудов Международной научно-практической конференции, Минск, 23 октября 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Р. Стемпицкий [и др.]. – Минск, 2026. – С. 223–227. |
| Abstract: | Рассмотрена реализация бинарного классификатора изображений на основе модели LST 1 на кристалле Xilinx Zynq-7000 XCZ010. Модель обучена на двух классах базы FashionMNIST («t-shirt» и «shirt»). Для аппаратной реализации модели её параметры квантовались в формат Q4.12. Спектральный анализ графа признаков LST-слоя показал, что 784 признака сводятся к 106 спектральным направлениям без потери точности, что указывает на избыточность признакового пространства модели и определяет направление ее дальнейшего сокращения. Сравнивались два варианта реализации модели: программный на процессоре ARM Cortex-A9 и аппаратно-программный с реализацией LST-слоя в виде IP-ядра на Vitis HLS. Перенос LST-слоя в программируемую логику снижает время классификации одного изображения с 542.6 до 221.8 мкс (ускорение в 2.4 раза) при сохранении точности 86.0%. |
| Alternative abstract: | The paper considers the implementation of a binary image classifier based on the LST-1 model on a Xilinx Zynq-7000 XCZ010 chip. The model was trained on two classes from the FashionMNIST dataset (“t shirt” and “shirt”). For the hardware implementation of the model, its parameters were quantized to the Q4.12 format. Spectral analysis of the feature graph of the LST layer showed that 784 features are reduced to 106 spectral directions without loss of accuracy, which indicates redundancy in the model’s feature space and determines the direction for its further reduction. Two inference variants were compared: a software one on an ARM Cortex-A9 processor and a hardware-software one with the LST layer implemented as an IP core in Vitis HLS. Porting the LST layer to programmable logic reduces the classification time of a single image from 542.6 to 221.8 μs (a 2.4 speedup) while fully preserving an accuracy of 86.0%. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/66111 |
| Appears in Collections: | Компьютерное проектирование в электронике (2026) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Tondel'_Apparatno-Programmnaya.pdf | 469.95 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.