基于小型Zynq SoC硬件加速的改进TINYYOLO实时车辆检测算法实现[J]。计算机应用,2019,39(1):192-198. [7] WAI Y J,YUSSOF Z B M,SALIM S I B,et al.Fixed point implementation of Tiny-Yolo-v2 using OpenCL on FPGA[J].International Journal of Advanced Computer Science and Applications,2018,9(10)...
一种基于FPGA的YOLOv2tiny神经网络低延时硬件加速器实现方法,包括步骤:网络量化;进行基于YOLOv2tiny的目标检测系统整体硬件架构设计;进行卷积层处理单元设计;双乘法器设计和设计空间探索.本发明可以显著降低整体系统的延时,提高DSP的使用效率.郭谦张津铭李杰李岑蒋剑飞绳伟光景乃锋王琴贺光辉...
首先，PP-YOLO Tiny 沿用了 PP-YOLO 系列模型的 spp，iou loss, drop block, mixup, sync bn 等优化方法，并进一步采用了近 10 种针对移动端的优化策略：1、更适用于移动端的骨干网络：骨干网络可以说是一个模型的核心组成部分，对网络的性能、体积影响巨大。PPYOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNe...
专利名称：基于FPGA的YOLOv2-tiny神经网络低延时硬件加速器实现方法 专利类型：发明专利 发明人：郭谦,张津铭,李杰,李岑,蒋剑飞,绳伟光,景乃锋,王琴,贺光辉 申请号：CN201910796486.7 申请日：20190827 公开号：CN110555516A 公开日：20191210 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：一种基于FPGA的YOLOv2‑tiny神经网络低...
PP-YOLO Tiny: 1.3M 超超超轻量 目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法...
PPYOLO Tiny:1.3M 超超超轻量 目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
PPYOLO Tiny:1.3M超超超轻量目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机App,也很难直接在终端采用超过6M的深度学习算法。
PPYOLO Tiny:1.3M 超超超轻量 目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
PPYOLO Tiny:1.3M 超超超轻量 目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
PP-YOLO Tiny:1.3M 超超超轻量 目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。