基于zynq7000的SDSOC的yolo人脸识别(环境篇)

本文详细介绍了基于Zynq7000的SDSOC环境搭建过程,包括虚拟机安装Ubuntu、petalinux和SDK的配置,以及SD卡的分盘和启动文件制作。文章还提到了ZYNQ7000的串口打印和BOOT.bin的生成,为后续的Yolo人脸识别奠定基础。

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前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
 

一、SDSOC简介以及其与zynq的关系

二、环境的搭建

三、SD卡的分盘

四、启动SDSOC

五、总结


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考


一、SDSOC简介以及其与zynq的关系

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。


二、环境的搭建


1.虚拟机的安装

        为什么要安装虚拟机,因为一台机子只能运行一个操作系统,我们手中的PC机用的是我们熟悉的windows系统,但是我们的SDSOC的框架需要搭载linux系统上,但是我们又不想把我们的电脑变成linux操作系统的,于是引入了虚拟机,我们在我们的虚拟机中安装linux系统,又不用把我们PC机换成linux系统。

         VMware - Delivering a Digital Foundation For Businesses VMware官网,在上面下载我们所需要的版本就行我这里下载的是VMware-workstation-full-16.1.1。接着按以下步骤来做就行(安装前,最好腾出100g空间,因为到时候里面回放很多文件)。

        

 

这里是我们要装的镜像系统,网上资源很多,大家可以选择自己合适的,我这里下载的16.01.7-desktop-amd64(根据自己的工程来)

 接着我们的用户名和密码

 这里的密码要记住,后面登录root要用。

后面就是安装位置

在这里要注意下,大小最好给个100g默认最小20g。

后面finish

 

 

 点击,输入密码启动。


2.petalinux的安装

        这里安装的petalinux的版本最好和ubuntu版本一样,比如我们安装的ubentu是16.04,那么我们安装的petalinux应该也是petalinux2016.4.下面是具体过程

        

### 使用Zynq平台实现基于YOLO人脸识别 #### 选择合适的硬件平台 对于在Zynq平台上实现基于YOLO人脸识别,推荐使用Xilinx的UltraScale+工艺Zynq MPSoC的ZCU104开发板套件作为硬件实现平台[^1]。此平台提供了强大的处理能力和灵活的设计空间。 #### 配置操作系统环境 针对操作系统的配置,在Zynq平台上可以选择Standalone模式来简化部署过程;如果需要更复杂的功能,则可选用Linux平台进行开发[^2]。 #### 建立性能分析模型 为了更好地理解不同版本YOLO算法在此特定硬件上的表现情况,建议先构建适用于ZCU104平台的Roofline模型来进行性能预估。通过这种建模方式能够帮助挑选出最适合当前硬件条件下的YOLO变体,即那些能够在计算效率、执行速度以及内存访问方面都表现出色的选择。 #### 开发流程概述 - 安装必要的工具链和库文件。 - 获取并编译适合目标架构(ARM Cortex-A53)运行的操作系统映像。 - **移植YOLO至嵌入式设备** - 下载开源版YOLO源码及其依赖项。 - 修改原有代码使其适应新的处理器指令集特性。 - **优化与测试** - 应用各种技术手段提高推理速度,比如量化感知训练、剪枝等方法减少模型大小而不显著降低精度。 - 对最终产品进行全面验证确保其稳定性和准确性满足预期标准。 ```cpp // C++示例:加载预训练好的YOLO权重到网络结构中 net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights"); if (net.empty()) { std::cerr << "Can't load network by using the given paths\n"; } ```
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