FPGA图像处理--CLAHE算法 17:20 以太网UDP发送图像到FPGA并通过HDMI显示 01:46 FPGA图像处理--Sobel边缘检测 00:12 FPGA图像处理_双边滤波算法原理和实现 34:40 在FPGA上设计一个神经网络加速器,实现YOLO要注意什么 30:27 009FPGA实现YOLOv5的架构设计 26:33 FPGA实现HDMI输出_采用ADV7511芯片 11:19 ...
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...
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。
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...
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。
摘要：卷积神经网络（CNN: Convolutional Neural Network)计算量较大，为达到快速处理数据的目的，需借助硬 件手段进行加速。因此，利用现场可编程门阵列（FPGA: Field Programmable Gate A rray)并行计算的架构特性，提出了基于FPG A的并行计算加速策略。该策略采用的具体方法包括：合理分布片上内存与片下存储，降低数 ...
凌美芯ING | 基于 YOLO 深度神经网络的视频物体检测与识别 FPGA 加速项目(2) 本文为凌美芯团队联合上海交通大学进行的 基于 YOLO 深度神经网络的视频物体检测与识别 F P GA 加速项目 总
YOLO 是最先进的实时目标检测系统。YOLO硬件加速器的控制器使用的是开源的 RISC-V core ROCKET,并为该加速器提出了基于 RISC-V 的扩展定制指令。采用 Xilinx Virtex-7 FPGA VC709 对硬件设计进行了验证,结果表明该加速器完成 YOLO 算法的时间约为 400ms,消耗更多的计算模块能达到更高的速度。
卷积神经网络Verilog代码仿真【1】,FPGA开发,从Verilog代码讲解,仿真对比结果,一步步教你写卷积神经网络。 2.5万 7 17:01 App FPGA神经网络加速第一课——卷积核的实现 3万 -- 10:34 App 『手把手教你用Verilog在FPGA上实现CNN』【1】课程介绍 1.6万 -- 2:06 App 【2023年全国大学生FPGA创新设计大赛】...
2 基于FPGA的YOLOv2-Tiny加速器设计 2.1 加速器架构介绍 如图1所示,加速器采用三层存储架构:片外存储、片上缓存和处理单元内的局部寄存器。加速器从片外存储中读取卷积核权重参数与输入特征图像素到FPGA的片上缓存,通过多次复用片上缓存中的数据来减少访存次数和数据量。同时,计算得到的中间结果都保留在片上输出缓存...