在yolo4-tiny中,上采样操作是nearest模式的,具体可参见博客。 HLS实现在此处略去,因为对最终加速器的吞吐率影响不大,下同。 下采样 在yolo4-tiny中,就是2x2的最大池化层。 CPU端设计 我们的方法是,在block design中例化卷积和采样IP核,然后通过在PS端多次调用PL端的IP核,来对yolo4 tiny进行加速。 CPU端代...
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...
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...
伴随着检测精度的提高,YOLO系列网络的深度以及参数量越来越大,因而需要更大的计算量和内存。文中基于FPGA 验证平台研究并实现了 YOLO系列神经网络的加速计算模型,使用了动态定点量化、流水线、循环展开、模块融合等策略,提高了fpga计算资源的利用率,降低了数据传输的时延,提高了整体性能。
本文介绍基于FPGA的Yolo4 tiny加速器的实现。Yolo4 tiny是YOLO v4的轻量化版本，具有参数较少的优势，适用于实际应用，如行人检测、口罩检测等。该加速器设计考虑了网络的主要运算类型：1x1point-wise卷积、上采样、下采样（2x2最大池化）和concat操作。其中，1x1point-wise卷积和3x3标准卷积是计算量较...
基于FPGA的yolo算法加速研究 同济大学软件学院 孙有腾 （1）基于darknet框架实现了针对该框架下的模型剪枝压缩方法；（2）将卷积计算模块利用FPGA进行加速。2.算法实现过程 2.1 剪枝算法的实现 卷积神经网络在进行模型前向推理的过程中，需要将输入特征和权值进行卷积计算。这些权值也就是卷积核，仔细查看这些权值的...
Tiny Yolo V4 网络结构图 （通过优化网络结构和参数，保持较高检测精度的同时，降低模型的计算量和内存占用）三、 获取数据集和模型 可下载开源训练集或预训练模型。为了确保兼容性，建议将模型转换为 ONNX 格式，以便后续能在 FPGA 上完成优化。1.下载 Tiny YOLO V4 模型：从Darknet 的 GitHub 仓库获取 Tiny ...
肯定可以
本文以YOLOv3tiny算法为例,介绍其硬件加速设计及FPGA(FieldProgrammableGateArray)实现。一、YOLOv3tiny算法简介YOLOv3tiny是YOLO系列算法的一种轻量级版本,具有较小的模型体积和计算量,适用于对资源有限制的场景。与其它深度学习算法相比,YOLOv3tiny具有更高的检测速度和准确性,因此在目标检测领域具有广泛的应用前景。二...