ZYNQ实现yolov3-tiny算法，有各个模块实现的工程及全套代码，包括下面几个部分yolo_acc,yolo_conv,yolo_max_pool,yolo_upsamp,yolo_yolo这几个模块。

yolov3-tiny的cfg文件，yolov3的weights权重文件和使用cfg和weights转换好的onnx模型,目前碰到点问题，等文章写好这个资源的百度云链接会在文章中给出。

Tiny C Compiler编译器下载，体积非常小，编译/链接速度非常快，由Fabrice Bellard制作

tiny_tf ROS中使用的tf库的一部分的Python重新实现。 基于本文

yolov3-tiny2onnx2trt 将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型 设备：nvidia jetson tx2 jetpack版本：jetpack4.2： ubuntu18.04 tensorrt5.0.6.3 cuda10.0 cudnn7.3.1 其他： python=2.7 numpy=1.16.1 onnx=1.4.1 (important) pycuda=2019.1.1 Pillow=6.1.0 wget=3.2 自定义设置 data_processing.py: line14: LABEL_FILE_PATH = '/home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt' line19: CATEGORY_NUM = 80 yolov3_to_onnx.py: line778: img_siz

长做图的人都知道有些大图都是做好了等印刷的，所以DPI会很高，但同时业务员需要在一些聊天软件发一些正常DPI的小图广告，但是手头上又没有PS这样的图片编辑软件，这时你就需要一款快速更改DPI的小工具就是这款tiny_ppi_editor，非常的实用。

基于pytorch复现的yolov3工程darknet网络参数，该参数基于coco2017数据集训练得到，压缩包内容为pt文件。

18 p910nd openwrt-ar71xx-tiny-tl-wr703n-v1-squashfs-sysupgrade.bin

或许操作系统很流行，因为它的应用很广泛；或许操作系统很难学，因为那只是牛人的玩偶；或许操作系统离我们很远，因为一般的小程序用不到；或许操作系统很大，小小的单片机根本胜任不了。最后单片机初学者的定论是：操作系统是“高富帅”，与我们这些“矮矬穷”没关系。那笔者告诉你，其实这个“高富帅”也只是个“纸老虎”，只要你肯坚持、刀足够锋利，捅破它不是一件难事，狭路相逢勇者胜。

yolov3-tiny 相关的配置文件包括训练好的权重，可以直接拿来用