YOLOV3-Tiny模型的训练、量化及在海思芯片上的部署
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简介：
本项目介绍如何对YOLOV3-Tiny模型进行训练，并通过量化技术优化其性能，最终实现在海思系列芯片上的高效部署。
本课程详细讲解Yolov3 Tiny算法模型的训练、量化、仿真以及在海思开发板上的部署。主要内容包括：
1. 课程介绍。
2. Darknet框架代码下载及其编译。
3. 基于无人零售商品数据集训练YOLOv3 Tiny：
a）无人零售数据集介绍
b）配置文件data和cfg的介绍及修改
c）模型训练与较优模型的选择
4. YOLOv3 Tiny Darknet模型转换为Caffe Model。
5. WK模型生成及其仿真验证：
a）使用3519av100 SDK 010提供的工具
b）对模型进行量化处理
c）讲解并运行仿真的代码
6. 解决仿真检测结果框偏移的现象及纠正方法。
7. 将量化的模型在板上部署和运行。
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