相比传统 GPU，FPGA 能在小面积和低功耗下实现类似的推理性能，非常契合 AIoT 应用。像米尔 ZU3EG 这样的 FPGA 开发板，通过底板和丰富接口的载板设计，非常适合高效的嵌入式低功耗数据处理。Yolo V4 网络结构图 Tiny Yolo V4 网络结构图 （通过优化网络结构和参数，保持较高检测精度的同时，降低模型的计算量和...
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...
将Tiny YOLO 处理模块连接到 米尔ZU3EG开发板 的外设和接口 六、在 FPGA 上测试并运行推理 现在Tiny YOLO 已部署,可以验证其实时对象检测性能。 1.数据采集: 通过连接的相机模块捕捉图像或视频帧,或者使用存储的测试视频。 使用ZU3EG 的 ARM 核上的 OpenCV 对帧进行预处理,再将它们传入 FPGA 预处理后进行推理。
将Tiny YOLO 处理模块连接到 米尔ZU3EG开发板 的外设和接口 六、 在 FPGA 上测试并运行推理 现在Tiny YOLO 已部署,可以验证其实时对象检测性能。 1.数据采集: 通过连接的相机模块捕捉图像或视频帧,或者使用存储的测试视频。 使用ZU3EG 的 ARM 核上的 OpenCV 对帧进行预处理,再将它们传入 FPGA 预处理后进
CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测模型,它通过一次性扫描整个图像,实现高效的对象识别。 而其简化版 Tiny YOLO V4 更适合嵌入式设备,具有较少的层数和参数。其轻量化特性更适合在资源受限的设备上运行,尤其在低功耗、实时检测的边缘计算设备...
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...
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。 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,其灵活性与可编程性使...
像米尔 ZU3EG 这样的 FPGA 开发板,通过底板和丰富接口的载板设计,非常适合高效的嵌入式低功耗数据处理。 1.下载 Tiny YOLO V4 模型:从Darknet 的 GitHub 仓库 获取 Ti…
像米尔 ZU3EG 这样的 FPGA 开发板,通过底板和丰富接口的载板设计,非常适合高效的嵌入式低功耗数据处理。 1.下载 Tiny YOLO V4 模型:从Darknet 的 GitHub 仓库 获取 Ti…