利用NVIDIA TensorRT 进行Tiny YOLO v2 推理应用 目标: 该应用程序从Open Neural Network eXchange (ONNX) model Zoo下载 Tiny YOLO v2模型,并将其转换为NVIDIA TensorRT,然后开始对摄像头捕获的图像进行目标检测。 材料: NVIDIA Jetson Nano Developer Kit USB 网络摄像头 or Raspberry Pi Camera V2菜鸟手册(2):...
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下图表示了基于OpenVINO的深度学习部署流程,下面我们一步步来实现基于OpenVINO+NCS设备的yolo v3-tiny演示程序。 图5:OpenVINO部署工作流程 笔者手头yolo v3-tiny模型是darknet模型,输入图像尺寸是416*416,在VOC2007和VOC2012的train和val四个数据集进行训练,VOC2007的test数据集作为验证集。OpenVINO不支持darknet模型转换...
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 ...
之后,可将 YOLO 格式转换为 ONNX 格式,以便兼容 FPGA 优化工具链。 Tiny YOLO 在 Darknet 上训练的截图 四、通过 Vivado HLS 为 FPGA 准备模型 要将模型部署到 FPGA,需要将神经网络操作转换为硬件级描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS(高级综合)可以将 Tiny YOLO v4 的 C++ 模型代码的转化为 Verilog RTL(寄存...
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 YO...
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 YOLO ...
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 YO...
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 YO...
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 YO...