1. 训练模型时使用的resize模式是letterbox,OpenVINO支持的resize方式(bilinear、area)并不支持letterbox,因此需要在CPU上完成resize过程 2. 注意输入网络图像的三通道顺序,yolo v3-tiny输入网络的顺序是RGB 3. 输入网络配置为U8,NCHW模式,官网介绍中输入网络支持FP32,因此归一化也可以在CPU上进行 4. 输出网络配置为FP...
🛠️ 开发工具套件:Vivado、Vitis、Python、Pytorch📊 性能指标:YoloV3tiny推理时间小于50ms,最高时钟频率超过200MHz,峰值速率超过152GOPS,采用INT8量化。📈 耗用资源:24K个LUT,23K个FF,40个BRAM36K,296个DSP48。🔢 卷积加速器支持以下运算:1x1Conv,3x3Conv,2x2Maxpooling步长为1/2,通过查表法实现任意激...
金融界2024年12月31日消息，国家知识产权局信息显示，逢亿科技（上海）有限公司取得一项名为“一种基于FPGA的YOLO V3和YOLO V3 Tiny网络切换方法”的专利，授权公告号CN 111967572 B，申请日期为2020年7月。天眼查资料显示，逢亿科技（上海）有限公司，成立于2016年，位于上海市，是一家以从事科技推广和应用服务业...
YOLOv3相比之前的版本确实精度提高了不少,但是相应的变慢了一些。不过还好作者发布了一个轻量级的TinyYOLOv3,使用这个精简版本,我们可以在我们的DV500/DV700 AI芯片中达到实时监测的效果。下面是一个实时demo。 0 Tiny YOLOv3 Performance on FPGA Platform: FPGA+DV500/DV700 AI accelerator Board: ZYNC ZC706 Pe...
(1) YOLO-V3 和 YOLO-V3-Tiny 网络的深度学习训练框架,采用YOLO原作者使用的Darknet框架,因为这个框架是开源框架中唯一能完美复现YOLO-V3和YOLO-V3-Tiny网络训练结果的框架。 针对FPGA的深度学习网络加速器性能设计的关键是在具体的计算并行度和访存并行度之间进行一个最有的折中,因为任何计算平台都有其理论的计算...
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展,那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展,数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案,并实战部署yolov3-tiny模型。
YOLOv3-tiny卷积神经网络加速量化并行计算基于对YOLOv3-tiny网络推理加速的研究,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件加速结构,结合可变精度定点量化和量化重训练2种方法在减少数据计算量的同时保证了网络精度.设计了多个维度上的大规模并行计算来提升网络加速性能,采取适应计算阵列的数据存储格式和数据复用策略减少...
与他们的工作进行比较,我们的YOLOv3Tiny量化推理方法在保持相对高精度的同时,具有更高的推理速度。 此外,XXXX等人还提出了一种基于硬件优化的目标检测加速方案。他们通过利用特定硬件设备(如GPU、FPGA等)的特点和并行计算能力,提高了模型的推理速度。相比之下,我们的研究主要关注于模型本身的优化和压缩,在不借助特殊...
当Yolo V3 Tiny应用于智能驾驶领域,在行车过程中,算法可将行人、汽车类型、交通灯等物体检测分类,便于智能驾驶系统结合车载雷达等距离信息做出判断,保障驾驶安全。 (雪湖科技Yolo_V3 Tiny加速器在行车过程中的检测效果) 在智能驾驶领域,主流的神经网络算法的是GPU和FPGA。其中,新兴的FPGA优势是,如果计算机需要改变,它...
金融界2024年12月31日消息,国家知识产权局信息显示,逢亿科技(上海)有限公司取得一项名为“一种基于FPGA的YOLO V3和YOLO V3 Tiny网络切换方法”的专利,授权公告号CN 111967572 B,申请日期为2020年7月。 天眼查资料显示,逢亿科技(上海)有限公司,成立于2016年,位于上海市,是一家以从事科技推广和应用服务业为主的企...