二、改进Yolov4结构 1.其他如常 2.修改cfg文件 3.加快运行 三、改进Yolov4结构后的推测效果 总结 前言 花了一个月不到的时间单枪匹马把Yolov4模型部署到ZYNQ Ultrascale+ MPSOC上,这次把一整个过程和关键的几个要点都按照系列文章的形式展开,确保可以通过系列文章的形式完美复现我的工作。 本节内容包括重新训练d...
首先要熟悉 Pangu 50 FPGA 的开发工具和支持的编程语言。通常，FPGA 部署需要借助硬件描述语言(如 VHDL ...
1. 针对 Yolov4 在 FPGA 上的性能优化：研究如何进一步提高其在 FPGA 上的运行速度、降低资源消耗或者...
✨远程打开Jupyter Notebook到PC浏览器,作为Python开发环境复制http协议网址及端口信息使用浏览器远程打开成功以图形界面形式进入FPGA板内根目录打开调试好的YOLOP部署方案 ✨以方案一:Opencv-python + Onnxruntime +yolop-320-320.onnx部署示例 ✨由摄像头实时采集图像,Jupyter Notebook输出YOLOP计算结果 00:21 ...
FPGA神经⽹络部署ZynqUltrascaleYolov3-tinyVGG16 ⼯程描述：该⼯程实现了⼀个通⽤的卷积神经⽹络加速器，成功搭载Yolov3tiny。配合摄像头采集+显⽰器回显环路，构建了⼀个⾼性能实时⽬标识别与检测系统。验证平台：Xilinx Zynq Ultrascale系列xzcu3eg芯⽚，Digilent官⽅Genesys ZU3EG板卡 基本外设...
标题: 基于FPGA的YoloV5深度神经网络模型轻量化部署开发 场次号: XJ024030100113 询价开始时间: 2024-03-01 11:31:07 询价结束时间: 2024-03-08 11:31:07 参与方式: 非定向询价 出价方式: 一次性出价 操作员: 常爽 联系人: 令狐鼎 联系方式: 18210613038 付款方式: 附件: 详见航天电子采购平台 备注: 一、...
三月初应导师要求,花了两星期时间从零实现了YOLOP模型在FPGA上的部署。由于自己对算法层面更感兴趣,除了主持的几个项目之外平常很少触及硬件底层,这次经历算是真正意义上第一次独立打通算法的落地应用流程,简单纪念一下科研狗的日常 科技 计算机技术 神经网络 人工智能 自制 FPGA 计算机视觉 自动驾驶 python computer...
一种改进YOLOv8的密集行人检测算法 针对密集场景中小尺度的遮挡行人容易漏检的问题,提出一种改进YOLOv8检测算法.首先,针对小尺度行人特征提取问题,采用由可变形卷积改进的骨干网络增强网络对特征的提取... 高昂,梁兴柱,夏晨星,... - 《图学学报》 被引量: 0发表: 2023年 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法 ...
之前本来想要做基于ZCU106的Vitis-AI开发,但是官方对106缺少相关文档说明,而我需要移植的yolov5模型需要使用Vitis-AI的2.0往后的版本来支持更新的pytorch版本,相对应的也需要更新Vitis等工具的版本,所以在缺少参考资料的情况下我选择找实验室换成了ZCU102开发板先把基本流程走一遍,这篇博客就记录了我移植yolov5模型的...
yolov5-fpga-hardware-acceleration 写在前面 网络训练、图像预处理以及部分head功能是基于pc端实现的,只有主干网络部署在fpga上,片上资源无法支持整个网络所需资源,建议添加外部存储及DDR 注意,这里只添加了模块代码,考虑到不同板子对应的eda不同,只将fpga中纯source源码给出,经过仿真无误。可添加相关ip核及引脚配置...