46、AI与图像处理：FPGA目标检测及扁豆粒计数方法

AI与图像处理：FPGA目标检测及扁豆粒计数方法

1. FPGA上的AI/ML目标检测

1.1 模型训练与推理流程

在FPGA上进行AI/ML目标检测时，首先要进行模型训练，之后从训练好的模型中进行推理。具体流程如下：
1. 训练模型。
2. 从训练好的模型中获取推理结果。
3. 为了部署模型，将.h5模型转换为xmodel。在创建xmodel之前，会生成一个中间量化模型。
4. 最后使用Vitis™ AI创建xmodel，并将其部署在zcu104 FPGA上。

graph LR
    A[训练模型] --> B[获取推理结果]
    B --> C[.h5模型]
    C --> D[中间量化模型]
    D --> E[xmodel]
    E --> F[Vitis™ AI创建xmodel]
    F --> G[部署到zcu104 FPGA]

1.2 实验设置与结果分析

实验使用ASUS ExpertBook Notebook（i5 - 10210U, 8GB, 512GB PCIE）作为PC，ZCU104作为FPGA。通过样本图像检查目标检测模型的目标检测能力，并记录不同情况下同一图像的置信度得分，如下表所示：
| 序号 | 类别 | INTEL core i5 cpu置信度得分(%) | ZCU104 FPGA置信度得分(%) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 人 | 100 | 6