基于yolov3tiny 的FPGA 逻辑实现，在ZYNQ7100上完全验证，纯RTL资源，可移植，可验证，可仿真。 如有需要可通过csdn直接私信账号HQMI_@126.com 或者 咸鱼账号 “廿九猫猫”私信我都可以，收到后会第一时间回复。

RTL实现yolov3_tiny,FPS大于15，适合移植修改，作为IP核使用。同样适用国产化。用于识别的硬件加速。

打开VINO-YoloV3 YoloV3 / tiny-YoloV3 + RaspberryPi3 / Ubuntu笔记本电脑+ NCS / NCS2 + USB摄像头+ Python 灵感来自 作为移动应用程序的性能比较（基于感官比较） ◯=高，△=中，×=低 没有。 模型 速度 准确性 适应距离 1个 固态硬盘 × ◯ 所有 2 △ △ 短距离 3 × ◯ 所有 4 ◯ △ 远距离 我的文章 变更记录 [2019年3月1日]提高准确性。 修复了预处理和后处理错误。 [2019年3月17日]添加了带有您自己的数据集的训练过程。 [2019年4月3日]开始在Open

yolov3Tiny的cfg配置文件以及weights文件，测试帧数达到40+，精度高