该项目旨在构建一个高性能的实时目标识别与检测系统,通过将YoloV3网络与FPGA相结合,实现了卷积神经网络的加速处理。系统包括摄像头采集和显示器回显环路,能够进行高性能的实时目标检测。🔧 验证平台:Xilinx Zynq Ultrascale系列xzcu3eg芯片 📝 实现方式:使用Verilog纯硬件设计实现卷积加速器,Zynq PS端采用C语言开发,...
read_params(dir+"\\yolo_headP4\\w1.bin",this->yolo_headP4_basic_conv1->weight,256*384*3*3); read_params(dir+"\\yolo_headP4\\b1.bin",this->yolo_headP4_basic_conv1->bias,256); read_params(dir+"\\yolo_headP4\\w2.bin",this->yolo_headP4_w2,75*256*1*1); read_params(dir...
而由于卷积和池化运算都是流式运算,所以将他们放在FPGA中实现从而进行加速是一个很好的选择。对于YOLOV2中的部分运算,比如说计算坐标图像的预处理等,都是一些非流式运算,或者是标准运算,这些运算适合放在ARM中进行,于是将YOLOV2中的运算做一下划分,充分利用软硬件协同的优势,从而对整个算法进行加速。 FPGA:卷积层和池...
本文中用16 位定点整数计算取代 32 位浮点计算,数据传输量减半,节约片上存储资源的同时提高了计算执行速度。 2.针对3x3卷积层的加速计算引擎PE1 采用了循环分块来降低片上卷积规模,在分块后又被分为了内循环、外循环两个循环组。右边方块中最大池化计算和卷积计算相融合,得益于Winograd 的卷积输出窗口与池化窗口...
针对这一现象,在基于有限状态机的FPGA上加速YOLO算法将成为重要研究课题.本文主要研究基于FPGA的YOLO算法加速,首先介绍YOLO算法的工作原理和框架,以及实现YOLO的计算机平台系统,然后介绍在基于FPGA的YOLO算法加速技术,分析YOLO算法核心模块的优化技术,详细分析系统的FPGA设计细节,最后通过实验证明FPGA加速YOLO算法的性能优越性...
基于通信光纤交通感知的FPGA加速yolov5目标检测软件是由宁波声目智巡科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0909762,属于分类,想要查询更多关于基于通信光纤交通感知的FPGA加速yolov5目标检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
误打误撞选的题目,初次接触这个领域感觉还是蛮复杂的😢 边学 边改错 边整理 边更新【参考】https://github.com/dhm2013724/yolov2_xilinx_fpga 作者是江南大学的陈辰,可以看他相关的论文,讲到这个项目了实操基本就是网上搜罗些资料,而且当时我有同学有点这方面的经验,帮了我一些。我是自学 主要就是看的论文...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于FPGA的目标检测硬件加速技术及其应用研究(中) 数据预处理主要包括数据增强和基础变换,输入图像经过良好的预处理,可以大幅提 升模型的泛化能力和性能。定点量化,同时也使用了大量的硬件资源,导致其功耗极高,虽然其能效比优于本设计,但其总体功耗并不适用于低功耗的场景;由于YOLO v2网...
FPGA IP核的设计 根据对网络结构的分析,我们发现,yolo4 tiny主要由以下几种运算组成: 3x3标准卷积 2. 1x1point-wise卷积 3. 上采样、下采样(2x2最大池化) 4. concat操作 我们将上述计算分成两类,第一类是需要重点加速的,如3x3标准卷积和1x1point-wise卷积,它们占网络总体计算量的95%以上,因此是我们需要重点关...