pynq-z2 目标检测
时间: 2023-08-12 15:08:20 浏览: 71
PYNQ-Z2是一款基于Zynq SoC的开发板,用于Python开发和加速硬件设计。要在PYNQ-Z2上进行目标检测,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,从PYNQ官方网站下载PYNQ-Z2的镜像文件\[1\]。你可以使用motirx或axel工具进行下载。
2. 安装Xilinx官方的demo,可以使用以下命令进行安装\[2\]:
```
sudo pip3 install git+https://github.com/Xilinx/QNN-MO-PYNQ.git
```
3. 生成网络模型。使用Python生成一个较好的网络模型。
4. 将网络模型中的权重和偏差参数导出为.bin文件。
5. 在Vivado HLS中使用C语言复现网络模型,并将权重.bin文件参数固化在网络代码中。使用test bench文件验证C语言复现的神经网络的正确性。
6. 在Vivado HLS中对网络模型进行优化,包括延时和资源的优化。最后生成IP核。
7. 在Vivado中导入IP核和Zynq核,进行自动布线。设置BUS的个数,并生成.bit文件和.tcl文件。将这些文件拷贝到PYNQ-Z2开发板中。
8. 在Jupyter Notebook中编写代码,调用IP核进行目标检测。可以查看Vivado HLS生成的IP核的接口偏移位置(offset)\[3\]。
请注意,建立Vivado HLS工程时,选择适合的芯片,建立Vivado工程时,选择PYNQ-Z2开发板(将board file添加到Vivado的board file路径下),并设置接口连接的参数。PYNQ-Z2开发板的速度为-1。
希望以上信息对你有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [24、window11下,使用PYNQ-Z2开发板进行目标检测和识别](https://blog.csdn.net/sxj731533730/article/details/123770711)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于PYNQ实现神经网络目标识别——总贴](https://blog.csdn.net/weixin_46307347/article/details/120966863)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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