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基于PYNQ的Yolov2实现

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简介:
本项目基于PYNQ平台实现了轻量级目标检测算法Yolov2,在保持高性能的同时显著减少了计算资源需求。 在pynq-z2上复现yolo-v2工程,并已更换了新的权重。

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  • PYNQYolov2
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    本项目基于PYNQ平台实现了轻量级目标检测算法Yolov2,在保持高性能的同时显著减少了计算资源需求。 在pynq-z2上复现yolo-v2工程,并已更换了新的权重。
  • PYNQ-YOLOv2
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    PYNQ-YOLOv2是一款基于PYNQ框架和Zynq SoC硬件平台的人工智能应用,它利用YOLOv2算法实现高效的物体检测功能。 PYNQ-Z2与Yolo_v2源码的相关内容进行了讨论和分析。
  • Xilinx FPGA PYNQ/ZedBoard加速YOLOv2演示
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    本项目展示了如何利用Xilinx ZedBoard硬件结合PYNQ软件框架,高效运行YOLOv2目标检测算法,实现快速、精准的目标识别与追踪。 根据对YOLOv2网络的分析,除路由层外大部分层都是串行处理的。路由层可以通过预先设置一个特定地址来实现其功能。从加速器的角度来看,主要任务是按顺序与内存进行交互:读取数据、处理数据以及写回数据到内存中。由于输入和输出的数据量非常大,为了重用数据并减少内存访问次数,通常采用循环平铺技术将卷积操作在R、C、M、N维度上分别平铺为Tr、Tc、Tm、Tn。相关细节和技术说明可以在文件中的参考论文中找到。
  • C++Caffe框架下YOLOv2
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    本项目基于C++在Caffe深度学习框架下实现了YOLOv2目标检测算法,旨在优化实时物体识别性能,适用于需要快速准确检测的应用场景。 使用Caffe框架实现YOLOv2的方法涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保已经安装并配置好Caffe环境,然后根据YOLOv2的网络结构定义模型文件,并准备相应的训练数据集进行参数调整与优化。此外,在整个过程中还需要注意对代码和流程进行适当的调试以保证最终检测效果达到预期目标。
  • YOLOv2猫狗视频识别(MATLAB
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    本研究采用YOLOv2算法,在MATLAB平台上实现了对猫和狗视频的实时目标检测与分类。通过优化模型参数,提高了识别精度及速度。 本实例展示了如何使用Yolov2模型进行猫狗视频的实时检测,并通过K-means聚类来确定锚框的数量和大小。此外,还利用了不同模型来进行特征提取。
  • Yolov2圣女果检测与计数(MATLAB
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    本研究利用MATLAB平台实现了基于Yolov2算法的圣女果检测与计数系统,旨在提高农业产量统计效率和准确性。 本段落介绍了YOLOv2模型,并提供了经过优化的100%可用代码及数据集。通过实例详细讲解了该模型的工作原理,并配有中文注释以帮助理解。请注意,MATLAB版本至少需要为2020a或以上。 文章内容基于博主「小洋葱.」所著,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,如需引用,请注明原文出处链接及版权声明。
  • PYNQ-Z2入门开发验指南
    优质
    本指南旨在为初学者提供基于PYNQ-Z2平台的开发教程和实践案例,帮助读者快速掌握硬件编程技巧与项目设计方法。 ### 基于PYNQ-Z2的基础开发实验指导书 #### 一、Vivado注意事项 1. **Vivado工程命名规则** - 创建新的Vivado工程时,建议采用简单且具有描述性的名称,便于后续管理和查找。避免使用特殊字符(如空格、&、$等),以防止编译或调试过程中出现问题。 - 例如,“双向流水灯”项目的文件名可以命名为“BiDirectionalLED”。 2. **如何选择芯片型号** - 正确的芯片型号对于项目成功至关重要,PYNQ-Z2平台应使用XC7Z020-CLG400I。可以通过以下步骤来选择: 1. 打开Vivado软件。 2. 创建新工程后,在设置页面中找到“Part”选项。 3. 在搜索框输入“Zynq-7000”或“XC7Z020”,从中选择合适的型号。 3. **工程路径规则** - 工程路径应尽可能短且不包含中文或其他非英文字符,以避免某些工具出现的编译失败问题。 - 最佳实践是在全新的、没有中文路径的文件夹中创建工程。 4. **如何添加boardfile** - Boardfile定义了特定开发板硬件配置,对于PYNQ-Z2来说至关重要。步骤如下: 1. 在Vivado工程创建完成后,打开“Board”选项。 2. 下拉菜单选择对应的PYNQ-Z2 boardfile。 3. 若没有预设的boardfile,则可以通过Xilinx官方网站下载并手动导入。 #### 二、Xilinx FPGA开发环境 1. **Vivado开发环境及设计流程** - **功能介绍** Vivado是用于FPGA设计的一套完整工具集,包括从高级综合到物理实现的所有步骤。 主要组件有: - 设计综合:将HDL代码转换为低级网表。 - 实现:布局布线等过程生成比特流文件。 - 验证:静态时序分析和动态功能仿真。 - **安装指南** 1. 下载Vivado安装包。 2. 运行并完成安装程序的提示步骤。 3. 设置环境变量,确保软件正常启动。 - **验证** 启动Vivado后检查是否能正常运行。创建简单的测试工程(如LED闪烁)来确认配置正确性,并进行编译和仿真以保证功能完整性。 #### 三、FPGA开发基础实验 **实验一:Vivado设计流程(单向流水灯)** 1. **目标** - 掌握使用Vivado的基本方法。 - 学习并实现单向流水灯的设计与验证。 2. **步骤** - 准备阶段:熟悉软件界面 - 设计输入:编写HDL代码(如Verilog或VHDL)来设计功能。 - 编译阶段:使用Vivado进行编译和综合。 - 验证阶段:通过仿真验证设计的正确性。 - 生成比特流文件并加载到PYNQ-Z2开发板上测试。 以上介绍了基于PYNQ-Z2平台的基础FPGA开发流程和技术要点,帮助初学者快速入门。
  • OpenCV YOLOv2-Tiny 目标检测
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    本项目采用OpenCV实现轻量级YOLOv2-Tiny目标检测模型,适用于资源受限环境,实现实时高效的物体识别与定位。 使用OpenCV的DNN模块部署YOLOv2-tiny网络模型以实现图像的目标检测。所需资源包括YOLOv2-tiny网络的模型文件yolov2-tiny-voc.weights、配置文件yolov2-tiny-voc.cfg以及标签文件voc.names,下载后可以直接运行。
  • PYNQ简易HDMI服务器
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    本项目基于PYNQ平台开发了一个简易HDMI服务器,实现视频流传输与处理功能,适用于教学和小型展示应用。 基于Pynq的简易HDMI服务器将HDMI信号通过socket发送。
  • PYNQ成功二维码识别
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    本文介绍了在PYNQ平台上成功开发和实现二维码识别的技术过程与应用案例,展示了其在硬件编程中的灵活性与高效性。 有详细注释的一篇文章介绍了如何在pynq-z2上运行相关程序。如果有任何问题或需要帮助,请留言咨询。文章地址可以在平台上找到,具体链接已省略。原文中提到的欢迎咨询内容保持不变。