简单来说,Vitis AI Library是在Vitis AI Runtime之上构建出来的。 二、YOLOX视频目标检测示例体验 参考此前的帖子:【KV260视觉入门套件试用体验】部署DPU镜像并运行Vitis AI图像分类示例程序 首先需要部署DPU镜像,DPU镜像系统启动过程中会加载DPU IP到FPGA侧,并且系统本身已经集成了Vitis AI所需的各种库文件。 2.1 准...
首先,查看板子支持的dpu驱动: 建议安装第一个,后面三个是开发或测试版本。 sudo dnf install kv260-dpu-benchmark.k26_kv 此时,通过命令:sudo xmutil listapps,显示如下: 而后通过命令:sudo xmutil loadapp kv260-dpu-benchmark挂载相应驱动,此时可以通过第一步的命令再次查看驱动是否正确。 参考链接 Vitis AI ...
仔细查看DPUCZDX8G产品指南后，我们发现该型号下DPU不支持SiLu激活函数，而在使用了yolov5 6.0及以上版本后，激活函数已更改为SiLu。将生成的.Xmodel用Netron工具打开后，确认激活函数是silu。为了解决问题，我们将激活函数改为ReLu，重新编译后，DPU subgraph数量为1，编译成功。
vitis ai library use yolov5 parameter for ofa_yolo LikeLikedUnlikeReply 274253njooozadi (Member) 8 months ago Where did you get de yolov5 model? In the Vitis-AI model zoo when I try to download the quantized model to compile to my DPU I only get an README.md instead of a ...
最后将文件部署在在KV260上事先安装好的PYNQ-Kria软硬协同框架的PetaLinux操作环境中,使用C++和Python调用Vitis AI集成开发环境下生成的硬件部署文件,来加载调用DPU完成网络推理加速任务。 4.3.1 网络压缩 网络压缩是通过减少模型参数的数量来减小模型大小的一种技术。可以使用剪枝和量化等技术来实现。其中,剪枝技术可以...
建议安装第一个,后面三个是开发或测试版本。 sudo dnf install kv260-dpu-benchmark.k26_kv 此时,通过命令:sudo xmutil listapps,显示如下: 而后通过命令:sudo xmutil loadapp kv260-dpu-benchmark挂载相应驱动,此时可以通过第一步的命令再次查看驱动是否正确。 参考链接 Vitis AI User Guide...
https://github.com/LogicTronix/Vitis-AI-Reference-Tutorials/tree/main/Quantizing-Compiling-YOLOv3-Pytorch-with-DPU-Inference 使用Vitis AI 3.0 量化 Yolov3 Pytorch 在PyTorch 中量化 YOLOv3 涉及将模型的参数从浮点数转换为低精度定点数或整数表示,以减少内存和计算要求,同时保持可接受的精度。
MultiTask V3网络是Vitis AI(AMD Xilinx)平台的开发人员为用户在SoC FPGA平台上使用神经网络提出的模型。 MultiTask V3神经网络架构的方案如图2所示。它允许同时执行5项任务——检测、3个独立的图像分割和深度估计。确定Backbone为ResNet-18。使用编码器和卷积层块来提取后续特征。然后,负责网络给定部分的分支使用卷积...
1、我们使用的是pytorch框架的yolo模型,在使用vitis-ai量化前根据指导手册,要安装vai_q_pytorch,但是需要注意,我们在安装过程中一直在报错,如下图。 上图中几个package一直无法下载,一开始根据下方报错,以为是代理问题,我们尝试寻找代理服务器去下载,发现还是这几个包无法正常下载。
模型编译,即将caffemodel转换为DPU可以运行的模型。 同样建立一个脚本: //compile.shvai_c_caffe-p./quantize_results/deploy.prototxt-c./quantize_results/deploy.caffemodel-a/opt/vitis_ai/compiler/arch/DPUCZDX9G/KV260/arch.json-o./xmodel-nyolov4_body ...