在AI领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其可编程性和高效能而成为部署深度学习模型的重要平台。本项目重点在于如何在赛灵思FPGA上部署YOLOv2（You Only Look Once version 2）算法，这是一种流行的实时目标检测系统。通过这个压缩包，我们可以了解到将YOLOv2移植到FPGA的具体步骤和技术要点。 YOLOv2相比于初代YOLO在速度和精度上有了显著提升，主要通过以下改进：多尺度预测、锚框（Anchor Boxes）的引入以及Batch Normalization层的应用。在FPGA上部署YOLOv2可以实现低延迟和高吞吐量，这对于嵌入式和边缘计算场景非常关键。 1. **赛灵思FPGA的优势**：FPGA是一种可编程逻辑器件，允许用户根据需求定制硬件电路，从而实现高性能、低功耗和灵活的解决方案。在AI应用中，FPGA可以并行处理大量数据，提高运算速度，同时减少了对CPU或GPU的依赖。 2. **YOLOv2算法详解**：YOLOv2采用了一种单阶段的目标检测方法，直接从全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）的输出中预测边界框和类别概率。其特点包括： - **多尺度预测**：YOLOv2引入了不同大小的卷积特征图来检测不同大小的对象，增强了小目标检测能力。 - **锚框**：预定义的多个比例和宽高的边界框模板，用于匹配不同尺寸和形状的目标，提高了检测精度。 - **Batch Normalization**：加速训练过程，使模型更容易收敛。 3. **FPGA上的深度学习部署**：将YOLOv2移植到FPGA需要完成以下步骤： - **模型优化**：对原始YOLOv2模型进行量化和剪枝，减少计算量和内存需求，适应FPGA资源。 - **硬件设计**：根据模型结构设计FPGA逻辑，如卷积核计算、池化操作等。 - **IP核生成**：利用工具如Vivado HLS（High-Level Synthesis）将C/C++代码转换为硬件描述语言（HDL）代码，生成IP核。 - **系统集成**：将IP核与FPGA的其他硬件模块集成，实现完整的系统设计。 - **验证与调试**：在FPGA上运行模型，进行性能测试和功能验证。 4. **赛灵思工具链使用**：赛灵思提供了如Vivado、Vivado HLS、Vitis AI等一系列工具，支持深度学习模型的编译、优化和部署。开发者需要熟悉这些工具的使用，以实现高效的FPGA部署。 5. **项目部署流程**：压缩包中的"ai_在赛灵思fpga上部署yolov2算法_yolo部署"可能包含了项目文档、源代码、配置文件等，使用者需按照文档指导，逐步完成模型的加载、编译、硬件映射和运行测试。 6. **挑战与注意事项**：FPGA部署的挑战包括模型的优化程度、FPGA资源利用率、功耗控制以及实时性能的保持。开发者需要注意模型的适应性，确保其能在FPGA平台上高效运行。 通过这个项目，我们可以深入理解FPGA在AI领域的应用，以及如何将复杂的深度学习模型如YOLOv2优化并部署到硬件上，这对于推动边缘计算和物联网的发展具有重要意义。同时，这也展示了FPGA在满足实时性和低功耗要求的AI应用中的潜力。

Publish Over SSH插件使用 在使用Publish Over SSH之前，需要制作SSH私钥。机器间做免密登录配置。假设机器A,ip为192.168.AA.AAA,机器B: 192.168.BB.BBB,机器A能够免密登录机器B,机器B能够免密登录机器A,制作方式是： 进入A机器，执行： cd ~ ssh-keygen -t rsa 通过下面的命令，表示可以通过机器192.168.AA.AAA免密登录到机器192.168.BB.BBB ssh-copy-id 192.168.BB.BBB 验证方式是：在A机器上执行ssh 192.168.BB.BBB,然后执行ifconfig

本系统采用srpingboot+mybatis框架技术、eclipse/myeclipse/idea开发工具、mysql数据库。 本系统的功能模块如下所示： 1、注册登录模块 2、查询餐品模块 3、购物车模块 4、个人信息模块 5、账单信息模块 6、订单管理模块 7、餐品管理模块

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种 紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关 注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音 频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码，通过将头部姿势 的复杂变换映射到空间坐标，来优化头部和躯干的分离问题。大量实验证明，与先前方法相比，ER-NeRF的方法可以呈现更高保真度和音频嘴 唇同步的数字人，细节更加逼真。

第一部分：部署linux + nginx 第二部分：部署Windows+tomcat 第三部分：调用第三方api的跨域问题处理。 以及常见的部署后页面显示404 的问题处理。 （ruoyi平台简介： 若依是一套全部开源的快速开发平台，毫无保留给个人及企业免费使用。 前端采用Vue、Element UI。 后端采用Spring Boot、Spring Security、Redis & Jwt。 权限认证使用Jwt，支持多终端认证系统。 支持加载动态权限菜单，多方式轻松权限控制。 高效率开发，使用代码生成器可以一键生成前后端代码。）

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本项目用于部署至Linux服务器案例项目 该项目技术栈为：SpringBoot + Spring Security + Vue + ElementUI 前后端分离实现整体项目 一个简单的前后端分离项目

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