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超分辨率卷积神经网络（SRCNN） 适用于Python / Torch，Numpy和Avnet的ZedBoard的SRCNN实现 单个图像超分辨率（SR）的目的是从单个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。 该存储库包含Dong，Chao等人的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的三种实现。 “使用深度卷积网络的图像超分辨率。” （ ） 概括 9-5-5卷积神经网络 三种实现 火炬：用于训练网络，提取权重和放大 脾气暴躁：升级 Cython：用于升级（可以在Avnet的上运行） 完全由CPU运行或 在ZedBoards FPGA上运行2D卷积 用法 有关用法说明和先决条件，请参见其文件夹中的相应实现的README.md文件： 指标 公制 双三次 爱生雅 NE + LLEA 卡卡 安拉 A + A SRCNN（东） SRCNN（我们的） 信噪比 29.56 31.42

XUP-Xilinx官网学习资源。内含部分个人学习心得。适合学习zedboard、zynq等，开发环境为vivado

下载资源后，请严格按照文档https://www.bilibili.com/read/cv4764474所述进行工程的搭建。

zedbard上FreeRtos板级支持包(bsp) ,带使用说明，freertos7.0.2, ISE14.4 下载完成后，将其bsp文件夹下的freertos-zynq_v1_01_a拷贝至ISE安装目录下（%installPath/14.4/ISE_DS/EDK/sw/lib/bsp），将sw_apps目录下的文件拷贝至%installPath/14.4/ISE_DS/EDK/sw/lib/sw_apps目录下。 在使用ISE 创建工程时，OS Platform选择freertos_zynq，然后选择相应的freertos例程。

zedboard 按键中断程序，实现按键点亮LED

在ZedBoard上已经移植好的几个嵌入式Linux，包含Linux3.6版、PetaLinux 2015.2版、PetaLinux 2015.4版等。

Zedboard 官方历程文档，学习FPGA的入门资源。 ZedBoard是基于Xilinx Zynq™-7000扩展式处理平台（EPP）的低成本开发板。此板可以运行基于Linux，Android，Windows®或其他OS/ RTOS的设计。此外，可扩展接口使得用户可以方便访问处理系统和可编程逻辑。 Zynq-7000 EPP将ARM®处理系统和与Xilinx 7系列可编程逻辑完美地结合在一起，可以创建独特而强大的设计。

该教程详细描述了zedboard vivado开发的一些基本操作，是国内少有的vivado开发资料

做电子系统综合设计，我们的一个项目是做智能猫眼的。由于坑爹的老师不让我们用树莓派这种做好的很好用的板子，非要我们用zedboard来实现，于是只能先嵌入一个系统