YOLOv5 FPGA 硬件加速项目安装与配置指南

YOLOv5 FPGA 硬件加速项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

本项目是基于 YOLOv5 目标检测算法的 FPGA 硬件加速实现。项目的主要目的是通过在 FPGA 上实现 YOLOv5 网络的主干部分，以加速目标检测的计算过程。由于 FPGA 片上资源有限，本项目在 PC 端完成网络训练、图像预处理以及部分 head 功能，而将主干网络部署在 FPGA 上。

主要编程语言：Verilog（FPGA编程）、Python（PC端辅助脚本）

2. 项目使用的关键技术和框架

• YOLOv5: 一种流行的目标检测算法，以其检测速度快和准确率高而闻名。
• FPGA: 现场可编程门阵列，本项目使用 FPGA 来实现硬件加速。
• Verilog: 用于硬件描述语言，编写 FPGA 上的逻辑代码。
• Python: 用于编写图像预处理和结果解析的脚本。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保您的计算机上安装有以下软件：
  • FPGA 开发环境（例如：Xilinx Vivado、Intel Quartus）
  • Python 3.x
  • Git
• 准备一个 FPGA 开发板（例如：Xilinx Zynq、Altera Cyclone）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行窗口，运行以下命令来克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/bunny965/yolov5-fpga-hardware-acceleration.git
   

2. 设置 FPGA 开发环境

   根据您的 FPGA 开发板型号和开发环境要求，安装并配置相应的 FPGA 开发工具。

3. 编译 Verilog 代码

   使用 FPGA 开发环境，编译项目中的 Verilog 代码，生成比特流文件。

   # 示例命令，具体命令取决于您的开发环境和开发板
   vivado -t run.tcl
   

4. 上传比特流到 FPGA

   将编译好的比特流文件上传到 FPGA 开发板上，启动 FPGA 上的逻辑。

   # 示例命令，具体命令取决于您的开发环境和开发板
   vivado -t upload.tcl
   

5. 运行 Python 脚本

   在您的计算机上，运行 Python 脚本来处理图像并使用 FPGA 加速检测。

   python detect.py
   

请根据您的具体开发环境和开发板型号，适当调整上述命令。以上步骤提供了一个基本的安装和配置框架，具体细节可能会因不同硬件和软件环境而异。