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基于 ZYNQ 的 Tiny YOLO v3 实现.zip

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简介：
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。

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  • 基于 ZYNQ 的 Tiny YOLO v3 实现.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。
     
  • 在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3的实现.zip
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    本资源为《在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3的实现》，包含基于Xilinx ZYNQ平台的轻量级目标检测模型Tiny YOLOv3的设计与优化，适用于嵌入式视觉应用开发。 在 ZYNQ 上实现 Tiny YOLO v3 是一个专注于 FPGA 实现的项目。YOLOv3-tiny 的 FPGA 实现实现了可扩展且参数化延迟驱动的设计，特别针对资源有限的 FPGA 设备进行了优化。该项目包括对模型硬件和软件延迟、DSP 和 BRAM 利用率进行分析，并探索设计空间以确定 Zedboard 上帕累托最优设计点。 我们的工作已发表于 ARC2020 会议论文集中： Yu, Zhewen 和 Bouganis, Christos-Savvas. 用于 YOLOv3-Tiny 的可参数化 FPGA 定制架构. 应用可重构计算。架构、工具和应用程序。ARC 2020。计算机科学讲义，第 12083 卷，2020 年，第 330-344 页, Springer, Cham.
     
  • 使用Pytorch实现的YOLO-v3-tiny代码
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了轻量级目标检测模型YOLO-v3-tiny，适用于资源受限环境下的实时物体识别任务。 基于Pytorch 0.4的YOLO-v3-tiny实现代码能够直接调用摄像头进行目标检测。该代码使用COCO数据集训练，并能识别出80个类别。
     
  • PyTorch-YOLO-v3：基于PyTorch的YOLO v3对象检测算法实现
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    简介：PyTorch-YOLO-v3是基于PyTorch框架实现的一种高效的物体检测模型，它继承了YOLO v3算法的优势，能够快速准确地识别图像中的目标。 这个存储库是为我正在进行的研究提供驱动代码的。由于我刚从大学毕业，并且在申请硕士学位前忙于寻找研究实习职位，目前我没有时间处理相关问题。感谢你的理解。 该仓库包含了基于YOLOv3实现的对象检测器的代码。此代码是在官方代码和原版YOLOv3的PyTorch端口基础上开发而成的，旨在通过移除不必要的冗余部分来优化原始版本（官方代码包括了序列模型等未被YOLO使用的内容）。同时我尽可能地简化了代码，并对其进行了详细的文档记录。 如果你想要了解如何从头开始自行实现这个检测器，可以阅读我在Paperspace上撰写的非常详尽的五篇教程系列。这对那些希望从中级向高级过渡的人来说非常适合。 目前该代码仅包括检测模块，但训练模块很快就会推出。
     
  • 基于小型Zynq SoC硬件加速的改进型TINY YOLO车辆实时检测算法实现
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    本研究提出了一种基于小型Zynq SoC硬件加速的改进型TINY YOLO算法，旨在提升车辆实时检测的速度和准确度。通过优化模型结构与参数，该算法在资源受限环境中表现出色，适用于智能交通系统等应用。 针对TINY YOLO车辆检测算法计算量过大，在小型嵌入式系统中难以实现实时检测的问题，利用Zynq SoC系统的架构优势以及TINY YOLO网络权值中存在的大量接近零的参数特点，提出了一种硬件并行加速改进算法。该方法称为浓缩小型深度网络（Xerantic-TINY YOLO, X-TINY YOLO），旨在提升车辆检测效率和实时性。
     
  • 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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    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 7020的DMA驱动实现（基于PYNQ_Design）.zip
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    该资源包提供了针对Xilinx ZYNQ 7020芯片的DMA驱动程序开发指南和源代码，适用于PYNQ设计环境。内含详细文档与示例，帮助开发者轻松掌握DMA编程技巧。 本段落将深入探讨如何在Zynq 7020 SoC上实现DMA（直接内存访问）驱动程序，并重点关注基于PYNQ_Design的方法。Zynq 7020是Xilinx公司推出的一种高性能、低功耗的系统级芯片，集成了ARM Cortex-A9双核处理器和可编程逻辑单元（PL）。DMA是一种硬件机制，允许数据在内存与外设之间传输而无需CPU介入，从而提高系统效率。 PYNQ是一个为Zynq平台设计的Python库，旨在简化硬件开发流程。它让开发者能够专注于高级应用如计算机视觉、机器学习等，而不是底层硬件操作。PYNQ_Design通常指的是使用PYNQ框架设计的硬件模块或项目。 1. **DMA的基本原理**：DMA允许设备直接与系统内存交互，并通过DMA控制器（DMAC）来传输数据。在Zynq 7020中，DMAC位于PL部分，并可连接到各种外设如存储器接口、USB控制器等。CPU启动后，可以在执行其他任务的同时由DMAC完成数据传输。 2. **PYNQ中的DMA支持**：PYNQ库提供了对Zynq SoC内置DMA控制器的访问功能，用户可以通过Python代码创建和管理DMA传输操作，从而在软件层面上处理大量数据变得更加高效。PYNQ中的DMA模块支持单缓冲、双缓冲以及环形缓冲模式。 3. **ZynQ 7020硬件设计**：在PYNQ_Design中，首先需要配置PL部分包括设置DMA控制器的连接。这可能涉及使用Vivado HLS（高速合成）或VHDL/Verilog语言来将硬件功能映射到FPGA资源，并确保与DMAC正确接口。 4. **Python驱动程序开发**：在软件层面，我们需要编写Python代码以控制DMA操作。此步骤包括初始化DMA控制器、设置传输参数如地址长度方向等启动和停止传输以及处理中断信号。PYNQ库提供了相应的API简化这些操作的实现流程。 5. **项目实施步骤**： - 分析需求：确定需要通过DMA进行数据交换的数据类型及频率。 - 硬件设计：使用Vivado或其他工具配置PL，添加必要的逻辑以支持DMA功能。 - 创建PYNQ overlay：将硬件设计导出为.bit文件，并在Python环境中加载作为overlay。 - 编写Python驱动程序：利用PYNQ库中的DMA API编写代码控制DMA传输操作。 - 测试和调试：运行代码验证DMA传输的正确性和效率。 6. **注意事项**：实现过程中需要确保中断处理配置得当，以便在数据传输完成后通知CPU。同时要注意内存一致性问题，在DMA传输期间避免对同一存储区域进行读写操作。 7. **实际应用**：PYNQ_Design中的DMA驱动程序适用于各种应用场景如图像处理、音频流传输和高速数据采集等，尤其是在需要高带宽低延迟的数据交换时其优势尤为明显。 总结而言，Zynq 7020的PYNQ_Design实现DMA驱动是一项关键技术，结合了FPGA灵活性与Python易用性，在Zynq平台上高效处理大量数据成为可能。通过理解DMA工作原理、PYNQ库使用以及硬件设计流程，开发者能够构建满足特定需求的高效系统。
     
  • 基于Xilinx Zynq-7010的AMP实现
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    本项目基于Xilinx Zynq-7010平台实现了异构多处理器系统（AMP），通过结合ARM和FPGA的优势，优化了嵌入式系统的性能与灵活性。 在Xilinx ZYBO板卡上实现AMP模式的工程源码：CPU0运行Linux（linaro），而CPU1则以Standalone模式运行，负责点亮LED。此外，两个核心之间可以进行数据交互。这些内容在我的文章中有详细描述。
     
  • YOLO V1、V2、V3论文及其代码实现
    优质
    本项目深入探讨了YOLO系列（包括V1、V2和V3版本）目标检测算法的核心思想，并提供了详细的代码实现，便于学习与应用。 YOLO v1, v2, 和v3的三篇论文及代码实现文件太大了，因此我已经将它们上传到了百度云盘，并设置了永久链接。请下载后解压，在解压后的文件夹中查看readme.txt以获取具体的执行步骤。
     
  • tiny-yolo-voc.weights模型文件
    优质
    tiny-yolo-voc.weights 是一个基于Tiny YOLO架构、通过Pascal VOC数据集训练得到的对象检测模型权重文件，适用于快速原型开发和小型设备部署。 tiny-yolo-voc.weights 是 tiny yolo 网络的 weights 文件，欢迎各位下载。