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 ...
FPGAGhostNet卷积神经网络针对YOLOv4-Tiny算法复杂度高,计算量和参数量大以及不易在资源较少嵌入式平台部署等问题,提出了一种软硬件联合优化方案.在算法上采用GhostNet残差结构替换原算法残差部分所构建的主干网络,再对网络通道剪枝以对算法进行压缩,改进后的网络相较于YOLOv4-Tiny压缩了97%.为了提高硬件资源效率,对...
实验结果显示,该系统在Zynq KV260平台上的运行功耗仅为3.712 W,单帧推理时间缩短至0.43 s,与现有的FPGA硬件加速器平台相比,实现了更优的性能表现。 关键词:YOLOv4-Tiny;目标检测;卷积神经网络;硬件加速系统;现场可编程门阵列 中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2024)10-0011-04...
近年来,随着目标检测算法的快速发展,其模型规模也越来越大,在嵌入式移动端中部署时往往存在着功耗和时延等限制.针对此问题,采用输入输出通道的并行组合策略,数据定点量化,多通道数据传输等硬件加速方法,设计了一种基于FPGA平台的目标检测加速器架构.以YOLOv4-tiny模型算法为例进行硬件加速设计实现,使用输入输出通道并行组...
另外,可以将模型部署在高效的硬件设备上,如GPU或FPGA,以进一步加快实时目标检测的速度。 综上所述,本文提出了一种改进YOLOV4-Tiny算法在雨雾道路环境下实时目标检测的方法。通过数据增强、网络结构优化、图像去模糊和算法加速等手段,可以提高模型在恶劣天气条件下的性能。未来,我们还可以进一步研究如何结合多种技术手段...
系统标签: pynq加速器神经网络mcif加速 (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号202310292490.6 (22)申请日2023.03.23 (71)申请人西安电子科技大学 地址710071陕西省西安市雁塔区太白南 路2号 (72)发明人王树龙 曹宪法 刘伯航 李宇航 陈栋梁 李嘉睿 潘锦斌 (74)专...
基于FPGA深度学习的XILINX FIFO的基本使用,适合FPGA初学者 2024-12-08 15:18:55 积分:1 大学生毕业答辩PPT模板 2024-12-08 06:53:11 积分:1 【皮肤病检测】基于matlab机器视觉皮肤表面红斑分布【含Matlab源码 4496期】.mp4 2024-12-08 02:30:19 积分:1 【图像增强】基于matlab hessian矩阵frangi血...
FPGA中的状态机.txt 2024-12-02 14:17:08 积分:1 关于STL库中的函数的实现(标准版) 2024-12-02 13:13:43 积分:1 c语言-c语言编程基础之leetcode题解第21题合并两个有序链表.zip 2024-12-02 10:52:16 积分:1 c语言-c语言编程基础之leetcode题解第20题有效的括号.zip 2024-12-02 10...
To address this issue, we propose a fast and low-power multi-object detection system based on the YOLOv4-tiny algorithm and a small-size AXU2CGB platform that utilizes a low-power FPGA for hardware acceleration. By adopting loop tiling to cache feature map blocks, designing an FPGA ...
学习如何在 MYIR 的 ZU3EG FPGA 开发板上部署 Tiny YOLO v4,对比 FPGA、GPU、CPU 的性能,助力 AIoT 边缘计算应用。(文末有彩蛋) 一、为什么选择 FPGA:应对 7nm 制程与 AI 限制 在全球半导体制程限制和高端 GPU 受限的大环境下,FPGA 成为了中国企业发展的重要路径之一。它可支持灵活的 AIoT 应用,其灵活性...