YOLOV3-Tiny模型训练、量化及在海思芯片上的部署
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简介：
本项目聚焦于YOLOv3-Tiny模型，在确保高效率的同时优化其目标检测性能。通过量化技术处理后，该模型成功移植至海思系列芯片，并进行详细测试与验证。
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) 3519av100 sdk010提供
b) 模型量化
c) 仿真代码讲解及运行
6. 仿真检测结果框偏移现象及其纠正。
7. 量化模型在板载上的运行。
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