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在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3的实现.zip

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简介：
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.

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  • 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.
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MIPI源码在ZYNQ上的实现
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    本文档深入探讨了如何在Xilinx Zynq平台上实现MIPI接口协议，并提供了详细的源代码解析与应用实例。 在Zynq平台上实现MIPI源码是一个复杂的工程项目，涉及到硬件接口协议转换及信号处理等方面的工作。Zynq是一种集成了FPGA与双核ARM处理器的片上系统，而MIPI（移动行业处理器接口）则是应用于移动设备中的高速串行通信标准。本项目的目标是将通过MIPI传输的数据流转化为HDMI信号，并在显示设备中呈现图像。 实现过程中首先需要深入了解MIPI协议物理层和链路层的相关特性，包括其差分信号的快速传输机制、时钟恢复与数据同步等技术细节。由于Zynq平台本身不支持直接连接MIPI接口，因此我们需要利用可编程逻辑（FPGA部分）来完成相应的转换功能。 在FPGA设计中，会使用特定IP核或自定义逻辑模块实现MIPI接收器的功能。这些模块需要处理高速串行信号的解串、解码及重组等任务，并将接收到的数据包按照规定格式重新组合为完整的图像数据。随后还需要将其转化为HDMI标准下的数据形式，这一过程需遵循明确规范。 为了完成从MIPI到HDMI的转换，设计者必须编写硬件描述语言代码（如Verilog或VHDL），来具体实现协议间的转换逻辑，并在Zynq处理器部分进行软件编程以控制FPGA中逻辑初始化及运行时参数调整等操作。 文件“scaler_mipi_hdmi_tx”很可能包含有MIPI接收模块、图像缩放处理以及HDMI发送功能在内的综合工程设计，其中包括顶层设计定义系统架构各模块间连接方式与交互规则；具体协议处理和数据转换的代码实现；指定硬件位置与时序要求的约束文件等。 项目成功实施需要深厚数字电路、信号处理及硬件设计知识，并且对MIPI与HDMI标准有深入理解。此外还需具备Zynq平台编程调试经验，可能需要用到逻辑分析仪、示波器等工具确保数据传输过程中的完整性和可靠性。 最终通过在Zynq平台上实现从MIPI源码到HDMI信号的转换，可以将移动设备采集的数据高效稳定地传递至支持HDMI标准的各种显示设备上。这项技术对于需要在移动与显示设备间建立高速连接的应用场景尤为重要，例如工业控制、医疗影像及车载信息娱乐系统等领域。
     
  • MIPI源码在ZYNQ上的实现
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    本项目专注于探讨并实践MIPI接口协议在Xilinx Zynq系列SoC平台上的软件与硬件协同设计及优化，致力于推动高性能移动设备与嵌入式系统间数据传输效率。 在Zynq平台上实现MIPI源码是一个复杂的工程项目，涉及硬件接口协议转换及信号处理。Zynq是一种集成FPGA与双核ARM处理器的片上系统，而MIPI（移动行业处理器接口）是用于移动设备中高速串行通信的标准。 本项目的核心在于将MIPI数据流转化为HDMI信号以在显示设备上展示图像内容。实现过程中首先要理解MIPI协议物理层和链路层特性，包括其差分信号传输机制、时钟恢复、数据同步及错误检测与纠正等。由于Zynq平台缺乏直接支持MIPI的硬件接口，因此需通过FPGA部分自定义逻辑来完成相应的转换功能。 在FPGA设计中会使用特定IP核或定制模块实现MIPI接收器（RX）的功能，处理高速串行信号解串、解码及重组为完整图像数据。随后将这些数据转化为HDMI标准格式，并编写硬件描述语言代码如Verilog或VHDL来定义协议转换逻辑。 此外，在Zynq处理器部分进行软件编程以控制FPGA中逻辑的初始化和配置也必不可少。压缩包中的“scaler_mipi_hdmi_tx”文件可能包含MIPI接收模块、图像缩放处理及HDMI发送模块，以及顶层设计文件、功能模块代码等多层次设计描述。 整个项目的成功实施需要深厚的数字电路、信号处理与硬件设计知识，并且需深入了解MIPI和HDMI协议。还需具备在Zynq异构平台上的编程调试经验，在测试阶段可能使用逻辑分析仪或示波器来监测信号质量和同步状态，确保传输过程中的完整性和可靠性。 最终结果是将移动设备采集的图像数据通过稳定高速连接传送到支持HDMI标准的各种显示装置上，为用户提供高质量视觉体验。这项技术在工业控制、医疗影像及车载信息娱乐系统等领域特别重要。
     
  • 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。
     
  • YOLOv3-iOS：在iOS设备上实现Yolo v3物体识别-源代码
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    YOLOv3-iOS项目提供了一个在iOS设备上运行Yolo v3物体检测模型的方法及其完整源代码，使开发者能够轻松集成先进的实时目标识别功能到移动应用中。 yolov3-ios 是在iOS平台上使用YOLO v3进行对象检测的项目。示例应用程序：快速开始指南包括在iOS设备上运行tiny_model.xcodeproj文件。 训练过程主要参考相关文档，我们将YOLOv3与特定配置结合使用： 1. **要求**： - Python 3.6.4 - Keras 2.1.5 - TensorFlow 1.6.0 2. **生成数据集**：创建VOC格式的数据集，并尝试使用Python的`voc_annotations`工具。 3. **开始训练** ```bash cd yolov3_with_Densenet wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 # 下载预训练权重文件 mv darknet53.conv.74 darknet53.weights # 将下载的文件重命名 python convert.py -w darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darkn ``` 此步骤用于将DarkNet模型转换为YOLO格式。
     
  • 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。
     
  • 在ZYNQ7100上的Yolov3-Tiny FPGA实现及全面验证
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    本研究详细介绍了在ZYNQ7100平台上对YOLOv3-Tiny模型进行FPGA实现的过程，并对其进行全面验证。 基于Yolov3Tiny的FPGA逻辑实现，在ZYNQ7100上完全验证，采用纯RTL资源，具备可移植性、可验证性和仿真能力。如有需要，请通过咸鱼账号“廿九猫猫”私信联系我，收到后会第一时间回复。
     
  • 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。