yolov4 tiny fpga

Yolov4 tiny是一种目标检测网络，在FPGA上实现可以加速该网络的推理过程。Yolov4 tiny是Yolo系列中的精简版本，参数数量只有原始YoloV4的十分之一，但仍能实现对图像的分类任务并找出目标的位置。它适用于一些轻量级的应用场景，如行人检测和口罩检测等。在FPGA上实现Yolov4 tiny后，可以将网络的输出存储在SD卡上，然后在PC上进行解码和可视化。实验结果表明，尽管进行了16bit定点量化，但对目标检测结果的影响不大。这里提到的一些相关实现包括基于FPGA的Winograd CNN加速器(VGG16)、基于FPGA的MobileNet v2加速器和基于yolov3tiny的FPGA逻辑实现。

相关问题

yolov4tiny目标检测

YOLOv4-tiny目标检测是一种基于深度学习算法的图像识别技术。它是YOLOv4的精简版，参数只有原模型的十分之一，因此更加轻量化。相较于传统的图像分类算法，YOLOv4-tiny可以实现对图像中目标的分类和定位，因此在实际应用中更加贴近需求，如行人检测、口罩检测等。

如果你想学习YOLOv4-tiny目标检测，可以参考《YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》这本书，其中详细介绍了YOLOv4-tiny的实战教程和训练自己的数据集的方法。该书指导你如何使用YOLOv4-tiny进行目标检测，并提供了一些性能指标和参考结果。

在使用YOLOv4-tiny进行目标检测时，你可以使用指令"./darknet detect cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg"来进行检测，其中"cfg/yolov4-tiny.cfg"是YOLOv4-tiny的配置文件，"yolov4-tiny.weights"是训练好的权重文件，"data/dog.jpg"是需要进行检测的图像文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集](https://download.csdn.net/download/weixin_26843605/19766019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于FPGA的Yolov4 tiny目标检测网络加速器](https://blog.csdn.net/qq_40268672/article/details/123164466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Jetson Nano使用YOLOv4-Tiny进行目标检测](https://blog.csdn.net/qq_45867442/article/details/117461319)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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zynq实现yolov3tiny人脸识别

Zynq是一种基于Xilinx的可编程逻辑器件（FPGA）和嵌入式处理器（ARM）的SoC。要在Zynq上实现Yolov3 Tiny人脸识别，你可以按照以下步骤进行：

1. 准备硬件：购买或设计一个带有Zynq芯片的开发板，例如Xilinx ZedBoard或Pynq-Z1。确保板载的摄像头可以提供适当的图像输入。

2. 安装开发环境：根据你选择的开发板，安装相应的开发工具和软件。对于ZedBoard，你可以使用Xilinx Vivado和Xilinx SDK。

3. 下载Yolov3 Tiny模型：从Darknet网站或其他源下载Yolov3 Tiny的权重文件和配置文件。这些文件描述了网络的结构和参数。

4. 转换模型：由于Zynq上的资源有限，你可能需要将Yolov3 Tiny模型转换为适合在FPGA上实现的形式。这通常涉及到剪枝、量化和其他优化技术。你可以使用Xilinx的DNNDK（深度神经网络开发工具包）来进行这些操作。

5. 开发嵌入式应用程序：使用Xilinx SDK或其他嵌入式开发工具，编写一个应用程序来加载Yolov3 Tiny模型，并在Zynq上运行推理。该应用程序应该能够从摄像头获取图像，并将识别到的人脸信息显示出来。

6. 调试和优化：在Zynq上运行你的应用程序，并进行调试和优化，以确保人脸识别的准确性和性能。

请注意，实现Yolov3 Tiny人脸识别是一个复杂的任务，需要一定的硬件和软件开发经验。此外，由于Zynq资源有限，可能需要进一步优化和调整模型以适应硬件平台。建议你参考相关的文档、教程和示例代码，以获得更详细的指导。