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yolov部署FPGA

时间: 2025-02-03 19:41:33 浏览: 81

### YOLOv模型在FPGA上的部署教程 #### 一、YOLOv模型结构简介 YOLOv5s网络主要由三个部分组成：backbone、neck 和 head[^1]。这些组件共同协作完成目标检测任务。 #### 二、准备工作为了将YOLOv模型成功部署至FPGA平台，需准备如下材料： - **开发环境搭建** - 安装必要的软件工具链，如Vivado HLS 或 Intel Quartus Prime。 - 配置好Linux操作系统作为主机端的操作系统。 - **获取预训练权重文件** 使用官方提供的API加载预训练好的YOLO模型并导出为ONNX格式，以便后续移植到FPGA环境中[^2]: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') model.export(format='onnx') ``` #### 三、量化处理对于YOLOv3而言，在将其迁移到FPGA之前通常会经历一个重要的优化过程——量化。此操作可以减少计算量的同时保持较高的精度水平。具体来说就是采用INT8甚至更低位宽的数据表示方法来代替浮点数运算[^3]。 #### 四、编译与综合利用特定厂商提供的SDK（例如Xilinx Vitis AI），可实现对已转换成合适框架下的模型进行进一步定制化调整以及最终的硬件描述语言(HDL)代码生成工作。该阶段涉及到了解所选器件的具体架构特性从而做出针对性配置选项的选择。 #### 五、测试验证当上述步骤完成后便可以在实际物理板卡上面执行简单的推断实验以检验整个流程是否正确无误。此时应该选取一些具有代表性的样本图片来进行初步的功能性和性能评估。 ```bash # 假设已经完成了前面所有的设置，则可以通过命令行调用预测函数 ./fpga_inference /path/to/image.jpg ```

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