基于FPGA的轻量化YOLO CNN加速器在Zynq7020平台的实现与优化

上传者: LSBdcPpp | 上传时间: 2025-11-25 14:03:22 | 文件大小: 232KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了在Zynq7020平台上实现轻量化YOLO CNN加速器的过程。作者首先解释了选择FPGA进行AI硬件加速的原因,强调了FPGA的灵活性和高效性。接着,文章深入探讨了硬件架构设计,包括输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层的具体实现方法。此外,还讨论了软件实现部分,展示了如何使用TensorFlow训练轻量化的YOLO模型,并将其转换为适用于FPGA的二进制文件。性能测试结果显示,该加速器能够达到每秒30帧的检测速度,资源利用率低,功耗显著降低。最后,作者展望了未来的研究方向和技术改进。 适合人群:对FPGA和深度学习感兴趣的工程师、研究人员,尤其是那些希望了解如何在嵌入式设备上实现高效AI加速的人群。 使用场景及目标:①理解FPGA在AI硬件加速中的应用;②掌握轻量化YOLO模型的设计与实现;③学习如何优化硬件架构以提高性能和降低功耗。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和配置参数,帮助读者更好地理解和复制实验结果。同时,作者分享了许多实践经验,包括遇到的问题及其解决方案。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 2 个子文件 232KB ) 基于FPGA的轻量化YOLO CNN加速器在Zynq7020平台的实现与优化","children":[{"title":"基于FPGA的轻量化CNN加速器:实现类YOLO并验证于Zynq7020平台的物品检测与特定识别.docx <span style='color:#111;'> 37.49KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"基于FPGA的轻量化YOLO CNN加速器在Zynq7020平台的实现与优化.pdf <span style='color:#111;'> 115.63KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明