yolov4 tiny fpga

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%"] [ .reference_list ]

### YOLOv4-tiny在Zynq7020平台上的部署 #### 准备工作 为了能够在Zynq7020平台上成功部署YOLOv4-tiny并执行目标检测任务，前期准备工作至关重要。这不仅涉及到硬件连接方式的选择，还包括必要的软件环境搭建。 对于硬件连接而言，可以直接通过网线将开发板连接至笔记本电脑而非采用复杂的路由设置[^2]。这种简单的物理链接能够有效减少网络配置复杂度，并提高调试效率。 至于软件方面，则需安装像MobaXterm这样的终端模拟器以便于远程操作开发板；同时确保拥有适合版本的Vitis AI工具集用于模型量化与编译过程。 #### 模型准备 考虑到资源受限情况下的性能表现，选择更紧凑高效的YOLOv4-tiny作为目标检测算法是非常合理的决策。相较于完整的YOLOv4架构，其显著减少了参数数量以及计算需求，更适合嵌入式设备应用情境[^1]。 具体来说，在实际项目实施过程中可以参考已有的yolov3-tiny移植案例，尽管两者存在差异但仍具有一定的借鉴意义。例如输入图像尺寸设定为320x320@15Hz，这样既保证了一定程度的画面质量又兼顾到了处理速度的要求[^3]。 #### 开发流程 当完成上述各项预备活动后，接下来便是按照既定计划逐步推进整个项目的进展： - **模型转换**：利用Vitis AI提供的工具链对预训练好的YOLOv4-tiny权重文件进行适当调整使之适应特定应用场景的需求； - **量化优化**：针对FPGA特性采取相应的量化策略降低精度损失的同时提升运行效能； - **编译下载**：借助Vitis平台完成最终可执行程序包构建并将之烧录进Zynq芯片内部存储空间内； - **测试验证**：最后务必经过充分的功能性和稳定性测验确认一切正常运作无误后再投入正式使用阶段。 ```cpp // 示例代码片段展示如何加载已经过量化后的YOLOv4-tiny模型 #include "dnnc.hpp" int main(){ cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov4-tiny.cfg", "quantized_yolov4-tiny.weights"); } ```