yu-zhewen / tiny_yolo_v3_zynq
时间: 2023-05-08 17:59:44 浏览: 130
yu-zhewen是一篇论文的作者,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,它在优化模型表现的同时保证了较低的计算复杂度和显存占用,适用于嵌入式设备。算法使用了快速的卷积计算、通道剪枝和精度损失上限等技术,将Tiny-YOLOv3模型调整至低延迟高效的状态。该模型可应用于实时视频流及图像的目标检测,不仅精度高效还非常实用。
Tiny-YOLOv3 Zynq是将上述算法在Xilinx公司的Zynq平台上实现的一项技术,为算法应用提供了更为便捷高效的硬件支持,将算法部署至嵌入式实时应用中变得更为容易。该技术使用了Xilinx提供的SDSoC工具,使用C语言进行硬件软件协同开发,借助FPGA加速硬件计算,显著提高了整个目标检测系统的处理速度。为确保系统的可靠性,作者采用了相关的性能测试和效果分析,并将Tiny-YOLOv3 Zynq应用到了一些实际场景中,如交通监控、智能视频和无人机视觉等,并取得了非常优秀的表现。
总之,yu-zhewen论文提出的一种目标检测算法以及在Zynq平台上实现的Tiny-YOLOv3,这一组合为嵌入式实时应用提供了可行的技术方案,能够应对复杂的场景和实际需求,有着较大的应用前景。
相关问题
解释这段代码:python test.py --task test --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny nohup python test.py --task test --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny > my_train_yolov7-tiny_epoch150_test_log.txt 2>&1 & python detect.py --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny
这段代码是运行一个 Python 脚本 test.py,使用指定参数 task, weights, device 和 name 进行模型测试。其中,--task test 表示执行测试任务,--weights 指定使用的权重文件,--device 0 表示使用的设备编号为 0,--name exp_my_yolov7_tiny 为模型的名称。第一行代码只是简单地执行测试任务,第二行代码则将输出结果保存在 my_train_yolov7-tiny_epoch150_test_log.txt 文件中,标准错误输出则被重定向到次要输出文件。
model_resnet.tiny_yolo_res_body
model_resnet.tiny_yolo_res_body是一个深度学习模型中的一部分。体来说,它是一个使用ResNet作为骨干网络结构的Tiny YOLO目标检测模型的主体部分。
ResNet是一个非常流行的深度卷积神经网络结构,通过使用残差块(residual block)来解决梯度消失问题,使得网络可以更深更容易训练。而Tiny YOLO是一种轻量级的目标检测算法,它可以在保持较高准确率的同时实现实时检测。
在model_resnet.tiny_yolo_res_body中,ResNet作为主干网络用于提取图像特征,而后续的模块会使用这些特征进行目标检测和定位。这个模型通常用于识别和定位图像中的多个目标,例如车辆、行人或物体等。
请注意,model_resnet.tiny_yolo_res_body是一个模型的名称,具体实现和参数可能因不同的开发者或框架而有所不同。如果您需要更具体的信息或代码实现,请提供更多上下文或相关代码片段。