yolov3的fpga实现

置顶 已于 2024-01-11 17:56:47 修改
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分类专栏： yolov3 文章标签： 神经网络 目标检测
于 2021-12-02 14:22:04 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31514061/article/details/121670898
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本文详细介绍了如何使用HLS将YOLOV3模型移植到AX7350 FPGA上，包括从开源代码库获取预训练模型，通过量化和自定义驱动进行硬件优化，以及调试过程中确保软件与硬件输出的一致性。作者还分享了GitHub上的最新进展，包括Vivado工程和量化代码的更新。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于hls的YOLOV3在fpga上的实现

软件测试结果如下，后面更新硬件算法
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这里开发板选用的是AX7350，在fpga上实现了yolov3网络加速，如下图
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大致思路：在这里的yolov3的网络训练和量化可以看GitHub上开源的那个yolov3,可以直接用开源的hls生成加速器ip核，搭建soc硬件平台，导出bit流文件，用petalinux制作sd镜像启动文件，sdk工具写驱动生成。elf文件，最后上板调试，主要改动的部分是针对自己的开发板去写驱动调整。看每一层的软件打印输出和硬件的输出是否一致，不相同就调整。

--------------------------------------------------------------------------------2022.2.22上传github petalinux代码--------------------------------------------------------
地址：https://github.com/xiying-boy/yolov3-AX7350.git
说明：hls 生成ip核后，搭建好soc平台，导出sdk文件夹用于petalinux制作镜像启动文件，如果是使用的AX7350，如果是使用的AX7350，如果是使用的AX7350的开发板可以直接用github上的petalinx文件夹中的文件，通过ssh传到开发板上，或者通过nfs共享文件在本地运行，进入petalinux目录，在终端中运行 ./myfile.elf cat.jpg 来运行程序

-----------------------------------------------------------------------------2024.1.11更新github-------------------------------上传vivado工程和software量化代码

yolov3-tiny神经网络FPGA（ZYNQ7020）实现
QQ_778132974的博客
01-10 1万+
本文介绍使用ZYNQ实现yolov3-tiny，下图为ZYNQ上ARM与FPGA交互框图： 通过HLS将设计得每层网络进行封装IP核，在vivado进行调用：下图为the convolution, accumulation, max pooling, upsample and yolo blocks之间得连接。 下图为vivado上设计block框图： 下图对其中一个模块yolo_acc模块得仿真图： 本文有完整工程代码及仿真测试代码！ ...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的遥感目标检测算法FPGA部署实现研究
qq_36130719的博客
06-19 3334
目标检测网络是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前在研究和使用的目标检测网络都是基于深度学习的深度神经网络。基于深度学习的目标检测网络算法大致可以分为两大类，一类是单阶段目标检测网络，一类是二阶段目标检测网络。二阶段目标检测网络如RCNN需要生成多个候选区域在进行目标的分类和定位，运行的速度较慢，而单阶段目标检测网络则不需要通过候选区域直接生成目标的分类和定位信息，所以速度较快，本文也选择了基于YOLO系列算法的YOLOX作为基础模型。
基于FPGA的YOLOV5s神经网络硬件部署
azhgul的专栏
07-23 3095
网络量化为INT8，结合硬件资源BRAM、DSPs及通信带宽，我们评估将YOLOV5s部署到ZU3上，300MHz主频下性能大概可以做到16FPS(本设计以YOLOV5s部署于FPGA上为例进行分析概述。YOLOV5s网络主要包括backbone、neck、head三部分。硬件加速器资源和网络部署评估。FPGA以Ultra96为例， ZU3EG资源如下图所示。
FPGA_YOLO(二)
m0_58129662的博客
03-24 1037
上述对cnn卷积神经网络进行介绍，接下来对YOLO进行总结，并研究下怎么在FPGA怎么实现的方案。对于一个7*7*30的输出 拥有49个cell 每一个cell都有两个bbox两个框，并且两个框所包含的信息拥有30个 4个坐标信息和一个置信度5个，剩下就是20个类别。
基于YOLOv2的Xilinx FPGA嵌入式视觉应用详解
最新发布
weixin_36149538的博客
04-29 738
简介：本文深入探讨了如何在Xilinx FPGA平台上实现YOLOv2实时目标检测系统，并分析了其在嵌入式系统中的优势和挑战。YOLOv2算法在精度、速度和效率上优于前代，并且结合FPGA的可编程逻辑器件，能够实现定制化的硬件加速。文章详细阐述了算法优化、硬件设计、资源分配以及时序分析与验证的步骤，并提出了应对FPGA编程复杂度和调试难度的解决方案。随着深度学习和FPGA技术的进步，未来YOLOv2在嵌入式系统中的应用前景十分广阔。
YoloV3 在FPGA上运行-量化、编译和推理
OpenFPGA的博客
08-08 3222
YoloV3 在FPGA上运行-量化、编译和推理在Yolo这个复杂度级别的神经网络基本很少从零开始使用HDL搭建了，基本借助于FPGA厂商推出的AI工具链（AMD的Vitis AI/Intel的OpenVINO）可以快速搭建基于神经网络的应用。今天搭建基于 Yolov3 在FPGA上运行对象检测的示例，侧重过程。YoloV3 架构YOLOv3（You Only Look Once Version ...
FPGA实现YOLOv3 tiny 代码分析
gjyntyyx的博客
07-12 4419
【代码】FPGA实现YOLOv3 tiny 代码分析。
ZYNQ7045之YOLO部署——FPGA-ZYNQ Soc实战笔记1
m0_69082048的博客
10-30 3446
输入时固定的，因为存在全连接层，网络有24层卷积，2个全连接层，包含大量1x1卷积，最终7x7x30表示，7x7个各自，每个格子有30个数据，30个数据包含两个部分1：位置信息（第一个候选框中心点x） 2：预测中心点纵坐标 y 3：候选框W宽度 4：高度H5：第一个候选框置信度6：位置信息（第二个候选框中心点x） 7：预测中心点纵坐标 y 8：候选框W宽度 9：高度H10：第一个候选框置信度11~20：类别信息以及最后的损失函数。
fpga yolo
xiuxin121的博客
10-25 5482
https://github.com/czy2014hust/zynqyolo
基于yolov3tiny 的FPGA 逻辑实现，在ZYNQ7100上完全验证
05-24
基于yolov3tiny 的FPGA 逻辑实现，在ZYNQ7100上完全验证，纯RTL资源，可移植，可验证，可仿真。 如有需要可通过csdn直接私信账号HQMI_@126.com 或者 咸鱼账号 “廿九猫猫”私信我都可以，收到后会第一时间回复。
yolov3 fpga实现
11-02
YOLOv3（You Only Look ...尽管在YOLOv3 FPGA实现过程中需要投入额外的开发和优化工作，但相较于传统的CPU和GPU，FPGA在性能、能耗、灵活性和实时性方面具有一定优势，能够满足对目标检测模型的高性能和实时性要求。
YOLO算法实现
11-21
yolo代码实现，参考吴恩达深度学习课程进行学习，所有需要的代码
ai-在赛灵思fpga上部署yolov2算法-yolo部署.zip
01-28
ai ai_在赛灵思fpga上部署yolov2算法_yolo部署
yolov3测试
11-21
1)使用包含upsample的caffe测试yolov3,github上有相同的demo,但是我把后处理detection改成了cpu版本,如果想要原版,就去github上搜索yoloV3, caffe;
基于FPGA的运动目标检测跟踪算法研究与实现.docx
09-16
本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由5个模块构成：ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。本文采用Verilog HDL硬件描述语言进行编程，先完成了对摄像头ov7725的驱动，通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中，再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测，在进行先腐蚀后膨胀的数学形态学处理之后，采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪，并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。实验结果表明，在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。
基于zcu104的yolov5实现
m0_64407892的博客
11-09 701
通过直接连接，您将可以使用 PYNQ ，但是除非可以将与主板连接的以太网连接桥接到计算机上的 Internet 连接，否则您的主板将无法访问 Internet。如果您连接到路由器或具有 DHCP 服务器的网络，则您的电路板将自动获得 IP 地址。您必须确保具有将设备连接到网络的权限，否则板可能无法正确连接。链接：https://pan.baidu.com/s/1KpV2pKfa99Lx606PLKed5A?3:下载zcu104的镜像文件https://bit.ly/zcu104_v3_0_1。
yolov3 fpga加速
07-28
根据引用\[1\]和引用\[2\]的描述，可以使用FPGA实现Yolov3的轻量级加速器。具体的实现思路是，在FPGA上搭建硬件平台，使用开源的hls生成加速器IP核，并将其集成到系统中。然后，使用Petalinux制作镜像启动文件，通过...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-智能目标检测系统在FPGA中的设计与实现
qq_36130719的博客
06-06 2955
本文结合FPGA芯片的高并行、低功耗、可重配置等优势，对基于卷积神经网络结构的目标检测算法，在端侧场景下的加速与部署进行研究与实现。本章节对本文涉及到的基本理论知识与技术手段进行介绍，为后续系统的方案分析与系统设计奠定理论基础。首先，介绍了卷积神经网络的基本组成部分及其原理。然后，对FPGA及其开发技术进行简单介绍。最后，对当前常用的部分基于FPGA的卷积神经网络加速方法进行概述。
FPGA_YOLO V2(1)
m0_58129662的博客
03-02 419
这m个框就是对于每一个框，maxi ou就小于这个预值，这个预测的这个预测框。与所有这个物体的这个真实的框去算一个i ou，然后找到最大的i ou，最大的i ou仍然小于这个预值，那么我们就把它当做这个框，当做负样本。第二行呢，也就是预测框与先验框的损失，第三行呢是预测框负责预测物体，它的位置损失。嗯，第四行就是啊，预测物预测框负责预测物体，它的执行度损失。就是在前12800次迭代中，我们让我们的这个预测框与这个先验框。13*13的cell ，每个cell负责5个先验框的预测，先验框是提前设置好的。
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