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,...
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...
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。 5.论文主要贡献: 从三个方面(当前基于fpga的神经网络加速计算模型的相关工作主要集中在这三个方面)提高fpga加速计算的性能...
为什么用FPGA来加速YOLOV2 描述 1.GPU加速:GPU是一种多核处理器,GPU起初是用来进行图形处理任务的,经过长时间的发展,GPU的发展是日趋复杂的,而且针对不同的领域也有不同。 当GPU被用来进行通用计算时,就产生了一些通用的计算框架,比如说Opencl和CUDA。比如说高端GPU TItan系列,其频率可以达到1Ghz,拥有330GB的带宽...
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...
肯定可以包可以的啊这肯定可以呀，linux都能跑是的，FPGA（现场可编程门阵列）可以运行YOLO（You Only ...
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 ...
学习如何在 MYIR 的 ZU3EG FPGA 开发板上部署 Tiny YOLO v4,对比 FPGA、GPU、CPU 的性能,助力 AIoT 边缘计算应用。(文末有彩蛋) 一、为什么选择 FPGA:应对 7nm 制程与 AI 限制 在全球半导体制程限制和高端 GPU 受限的大环境下,FPGA 成为了中国企业发展的重要路径之一。它可支持灵活的 AIoT 应用,其灵活性...
它可支持灵活的 AIoT 应用,其灵活性与可编程性使其可以在国内成熟的 28nm 工艺甚至更低节点的制程下实现高效的硬件加速。 米尔的 ZU3EG 开发板凭借其可重构架构为 AI 和计算密集型任务提供了支持,同时避免了 7nm 工艺对国产芯片设计的制约。通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等...