FPGA（现场可编程门阵列）可以运行YOLO（You Only Look Once）模型，但需要经过一定的设计和优化过程。
2.数据准备：若要自定义模型，可使用LabelImg 等工具对数据集进行标注，将数据转为 YOLO 格式。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 ...
FPGA部署YOLOv5目标检测算法 文章目录 前言 一、为什么重新训练darknet? 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...
本文在FPGA上实现了一个目标检测网络---Yolov4 tiny。Yolo4 tiny网络是YOLO v4的精简版,属于轻量化模型,其参数只有600万,相当于原来的十分之一。这类网络不仅能实现对图像的分类任务,还可以找出目标的位置,因此,更加贴近实际应用中的需求,如行人检测、口罩检测等。 网络结构 对于该部分的内容,已经在另一篇文章...
像米尔 ZU3EG 这样的 FPGA 开发板,通过底板和丰富接口的载板设计,非常适合高效的嵌入式低功耗数据处理。 1.下载 Tiny YOLO V4 模型:从Darknet 的 GitHub 仓库 获取 Ti…
autodl yolov5怎么利用GPU加速 yolo fpga加速 简介 之前实现了基于FPGA的Winograd CNN加速器(VGG16)和基于FPGA的MobileNet v2加速器,但这两个算法在本质上区别不大:一个是VGG16,另一个是轻量级的MobileNet v2,所实现的功能都是图像分类。因此,为了尝试更多的应用,本文在FPGA上实现了一个目标检测网络---Yolov4 tiny...
像米尔 ZU3EG 这样的 FPGA 开发板,通过底板和丰富接口的载板设计,非常适合高效的嵌入式低功耗数据处理。 1.下载 Tiny YOLO V4 模型:从Darknet 的 GitHub 仓库 获取 Ti…
下载的 URL：http://学习如何在 MYIR 的 ZU3EG FPGA 开发板上部署 Tiny YOLO v4，对比 FPGA、GPU...
同时本系列为在Zynq\FPGA等架构实现做了并行分析,给出了多种实现方案。并将其分解为多个模块逐一编码实现,同时以精简版YOLO(minYOLO)进行了各个模块的仿真与代码优化等工作。在分块映射部分详细讲解了上板验证。最终在Zynq7020(PYNQ-Z2)上板演示该系统效果,并且给出了大量扩展与提高的后续方案。 总时长:1753分钟...
将预处理后的输入数据输入到FPGA中,执行前向传播过程,得到输出结果。 输出结果处理: 对输出结果进行后处理,如解析检测结果、计算置信度等,以满足目标检测应用的需求。 五、结论与展望 通过将YoloV3算法量化、编译并部署到FPGA上,可以实现高效的目标检测应用。这一技术不仅提高了目标检测的实时性和准确性,还降低了硬件...