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基于ZYNQ的Yolov3-Tiny算法实现,包含各模块工程与完整代码。

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简介:
本项目基于ZYNQ平台实现了轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny,提供了详细的设计文档、各功能模块源代码及完整的工程项目文件。 ZYNQ实现yolov3-tiny算法的工程包括各个模块及全套代码,主要部分有:yolo_acc、yolo_conv、yolo_max_pool、yolo_upsamp 和 yolo_yolo 这几个模块。

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  • ZYNQYolov3-Tiny
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    本项目基于ZYNQ平台实现了轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny,提供了详细的设计文档、各功能模块源代码及完整的工程项目文件。 ZYNQ实现yolov3-tiny算法的工程包括各个模块及全套代码,主要部分有:yolo_acc、yolo_conv、yolo_max_pool、yolo_upsamp 和 yolo_yolo 这几个模块。
  • ZYNQ Tiny YOLO v3 .zip
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    本项目为基于ZYNQ平台实现Tiny YOLO v3的目标检测算法。通过优化硬件资源和计算效率,适用于嵌入式视觉系统的小型化需求。 在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3项目旨在针对资源有限的FPGA设备进行YOLOv3-tiny的硬件优化。该研究开发了一种可扩展且可参数化的延迟驱动架构,以适应不同应用场景的需求,并进行了详细的延迟和资源分析。 具体来说,这项工作关注于以下几个方面: - **模型设计**:通过DSP(数字信号处理)单元与BRAM(块RAM)的有效利用来实现YOLOv3-tiny的硬件加速。 - **性能优化**:进行深度学习模型在FPGA上的性能评估和延迟分析,并探索了不同的设计空间,以确定Zedboard平台下的帕累托最优设计方案。 该论文已被ARC2020会议接受。作者为Zhewen Yu 和 Christos-Savvas Bouganis,发表于《应用可重构计算:架构、工具与应用程序》一书的第12083卷中,页码范围是330-344。出版商为Springer, Cham,发布日期为2020年三月。
  • SpringBoot登录注册功能及运行验证)
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    本项目详细介绍并实现了基于Spring Boot框架的登录与注册功能模块。内容包括用户认证、权限管理以及前后端交互过程,并提供完整的源代码和详细的运行测试步骤,帮助开发者快速掌握相关技能。 实现登录和注册功能可以分为以下几个步骤: 1. 设计数据库表结构:首先设计用户表,包含用户名、密码等字段。为了安全考虑,建议使用加密算法存储密码,例如BCrypt。 2. 创建Spring Boot项目:利用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目,并添加必要的依赖项,如Spring Web和Spring Data JPA。 3. 编写实体类:根据数据库表结构,在Java中编写相应的实体类以映射数据库表。 4. 编写Repository接口:定义一个Repository接口用于执行数据库操作,比如查询用户信息、保存用户信息等。 5. 创建Service层:设计业务逻辑的实现部分,例如验证登录凭证和注册新账户。在这一层次可以加入密码加密与验证等功能。 6. 创建Controller:创建控制器来处理用户的登录和注册请求。控制器接收前端传递的数据,并调用服务层的方法完成相应的操作。 7. 编写前端页面:开发HTML页面供用户进行登录或注册,利用表单收集必要的信息并通过Ajax提交数据。
  • DS1302文件
    优质
    本项目提供了一个完整的DS1302实时时钟模块的文件和代码实现,涵盖初始化设置、时间读取与设定等功能,适用于需要精确计时的应用场景。 实现DS1302模块的全文文件代码包括流程图、程序以及仿真等内容。
  • C语言倒排索引()
    优质
    本项目采用C语言编写,实现了高效的倒排索引算法,并提供完整的代码资源。适用于信息检索和数据库系统等领域。 C语言实现的倒排索引算法(包含全部源码)。
  • Python中FP-Growth
    优质
    本文详细介绍了如何在Python中实现FP-Growth算法,并提供了完整的源代码供读者参考和实践。 这段文字描述了两个文件的内容:一个包含刚构造好的FP-tree代码,另一个则包含了完整的FP-Growth算法Python实现代码。更多细节可以在相关博客中找到。
  • Qt科学计——
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    本项目详细介绍并提供了使用Qt框架开发的科学计算器源代码。该计算器具备基本与高级数学运算功能,适合学习和参考。 使用Qt实现了科学计算器,其功能类似于Windows自带的计算器,并且附带了详细的代码注释。关于科学计算器的具体设计原理可以在我的博客上查看。
  • YoloV3YoloV3-Tiny、YoloV4及YoloV-Tiny预训练型下载
    优质
    本资源提供YOLOv3和YOLOv3-Tiny、YOLOv4及其Tiny版本的预训练模型免费下载,适用于快速部署目标检测任务。 yolov3-tiny预训练模型、yolov3预训练模型、yolov4 预训练模型以及 yolov4-tiny预训练模型全部打包在一个压缩文件中。
  • PythonQ-Learning).zip
    优质
    本资源提供了一个详细的Python实现Q-Learning算法教程及完整代码,适用于初学者学习强化学习的基础知识。 由于在现实世界中无法获取所有的状态(state)和动作(action),值迭代方法在许多问题上仍存在局限性。此时可以采用Q Learning方法来应对这些问题。
  • Yolov3-Tiny检测
    优质
    简介:Yolov3-Tiny是一种轻量级目标检测模型,基于YOLOv3架构简化而来,在保持较高精度的同时大幅减少了计算资源需求,适用于移动设备和IoT场景。 基于TensorFlow实现Yolov3-tiny检测网络,并直接加载官方提供的权重文件来给模型参数赋值,而不是使用.h5或.pb格式的模型。若要使用纯TensorFlow实现Yolov的其他版本,可以参考此代码进行修改和扩展。使用的TensorFlow版本为1.11,Python版本为3.5。文件中包含所需的权重文件。