项目是关于在 FPGA 上设计一个经过训练的神经 n/w（CIFAR-10 数据集），以使用深度学习概念（CNN-卷积神经网络）对图像 I/P 进行分类。 有 6 层（滑动窗口卷积、ReLU 激活、最大池化、扁平化、完全连接和 Softmax 激活）决定了我们的 I/P 图像的类别。Kernels/Filters用于从图像 I/P 进行特征检测。图像 I/P 可以是灰度/彩色的。