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YOLO

完善PS端YOLO网络前向计算函数

# 完善PS端YOLO网络前向计算函数 - ## 解决隐藏的bug - 在yolo_accel_ctrl.c文件中，修改读DMA时的命令，将原来的0x2改为与上一层卷积计算命令相或的结果，即`cmd |= 0x2` - 这样可以保持is_padding和is_pool等比特不变，避免影响PL端的池化 ......
函数 网络 YOLO

实现PS端YOLO网络前向计算函数

# 实现PS端YOLO网络前向计算函数 ```text 目的：在PS端控制PL端完成YOLO网络的前向计算 前提：已经实现了YOLO网络参数导入到DDR3的功能 ``` #### 创建新文件 - 在Vitis软件中新建两个文件：`yolo_accel_ctrl.c`和`yolo_accel_ctrl ......
函数 网络 YOLO

实现PS端YOLO网络参数导入函数

# 实现PS端YOLO网络参数导入函数 - 目的： - 从SD卡读取Python生成的YOLO网络的所有参数的bin文件，并存储到DDR3内存中，为YOLO网络的推理和计算功能做准备 - 在main.c文件中调用load_param函数，一次性导入所有层的参数 - 前提： - 已经在Vivado和V ......
函数 参数 网络 YOLO

对已有YOLO加速模块进行Layer2仿真

# 对已有YOLO加速模块进行Layer2仿真 Layer2的仿真流程和Layer0类似，只是在数据发送和接收方面有些不同 目的是**验证Layer2的前8个输出通道结果** > 验证YOLO网络中第二层卷积层（Layer2）的前8个输出通道的结果 > > - 加速模块每次只计算8个输出通道，需要分 ......
模块 Layer2 Layer YOLO

YOLO Int8量化模块实现

##### 什么是量化？ - 量化是一种将浮点数转换为整数的方法，可以减少计算量和存储空间，提高模型的运行效率和部署能力。 - 量化的过程可以表示为： $$Q(x) = round(\frac{x}{s}) + z$$ - 其中，$x$是浮点数，$s$是缩放因子（scale factor），$z$是 ......
模块 YOLO Int8 Int

对已有YOLO加速模块进行Layer0仿真

# 对已有YOLO加速模块进行Layer0仿真 ```markdown # Layer0仿真模块 ## 输入数据 - 从文本文件中读取 - 每个通道144个8位数据 - 文件名如下： - layer0_txt/r_data.txt - layer0_txt/g_data.txt - layer0_t ......
模块 Layer0 Layer YOLO

对已有YOLO加速模块进行Layer0仿真（Layer0仿真平台搭建）

# Layer0仿真平台搭建 ##### 代码概述 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3217775/202306/3217775-20230620203615235-2016455014.png) - 代码功能 - 实现一个卷积神经网络的第一层（l ......
Layer0 Layer 模块 平台 YOLO

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别模块编写思路（部分2）

# 实现分批卷积计算的累加模块 - 分批卷积计算：指的是将卷积层的输入通道或输出通道分成若干个批次，每次只计算一部分通道的卷积，然后将所有批次的结果累加起来，得到最终的卷积输出。这样做的目的是为了减少计算资源的消耗，提高运算效率。 - 累加模块：指的是用于缓存和累加分批卷积计算的中间结果的模块，它主 ......
人脸 模块 思路 接口 部分

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别模块编写思路（部分1）

# 填充模块设计及代码编写 - 填充模块的功能 - 对卷积层的输入数据进行填充操作，即在数据的四周加上一圈0，以保持特征图的尺寸不变或增大 - 例如，将$416*416$的数据填充为$418*418$的数据 - 填充模块的设计思路 - 以第一层卷积层（layer 0）的输入数据为例，图像尺寸为 $4 ......
人脸 模块 思路 接口 部分

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分5）

# Stream_rx模块代码编写 - 功能 - Stream_rx模块是一个用来接收PS端发送的数据（包括权重、偏置、输入数据、激活查找表等）的模块，需要完成两个功能： - 完成对DMA数据的接收功能，并且区分当前接收的是哪一种类型的数据（根据data_type寄存器判断）。 - 产生write_ ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

yolo v5 训练自己的数据集

1.首先准备好自己需要的图片，最好转为jpg格式，用labelImage来进行标注 labelImage可以在git上下载python代码 然后使用命令行启动，也可以直接去下载编译好的exe文件，双击直接启动 标注的时候需要注意 点击这里切换成yolo的格式 这样标注出来的数据就是txt格式的 不然 ......
数据 yolo v5

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分4）

# AXI-DMA使用介绍 ##### 内容概述 - 如何在Zynq平台上使用AXI-DMA进行PS和PL之间的高带宽数据传输。 - 主要包括以下几个部分： - AXI-DMA的简介和模式选择 - AXI-DMA的寄存器配置和编程顺序 - Vivado工程的创建和IP核的添加 - Vitis工程的创 ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分3）

# 基于ZYNQ的摄像头显示系统 - 本文介绍了如何使用ZYNQ开发板、OV5640摄像头和HDMI显示器搭建一个摄像头显示系统 - 本文的内容主要分为以下几个部分： - 硬件介绍 - Vivado工程创建 - Vitis工程创建 - 实验结果展示 ##### 硬件介绍 - ZYNQ开发板 - 使用 ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分2）

# 认识神经网络 ## 1. 认识神经网络中的神经元 - 神经网络是模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由大量的节点或称神经元相互连接构成。 - 神经元是神经网络的基本成分，它接收来自其他神经元的输入信号，通过权重、偏置和激活函数来产生输出信号。 - **权重**（weight）是表示 ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（笔记）

# PS与PL使用Axi4-lite进行数据交互 > - 内容概述 > - 如何在PS和PL之间使用Axi4-lite接口进行数据交互 > - Axi4-lite是一种简单的总线协议，适用于低吞吐量的数据传输，例如PS发送加速相关的命令给PL > - 内容分为以下几个部分： > - PS和PL之间的 ......
人脸 接口 过程 笔记 XC7Z

深度学习—YOLO目标检测算法

一、整体流程介绍 二、数据准备 根据目标大小不同，考虑3种图像划分尺度，大中小； 而对锚框本身，有正、长、宽3种形态； Po有无中心坐标（0、1）、Bx、By、Bw、Bh，这里是5个特征值，再加上COCO数据集本身自带的80个类别； 故对于每个图像块均构造一个对应的标签列向量y，（5+80）* 3 ......
算法 深度 目标 YOLO

从DenseNet到CSPNet及YOLO变种

1. 前言 CSPNet 是作者 Chien-Yao Wang 等于 2019 发表的论文 CSPNET: 《A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN》。也是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。 CSPNet通过 ......
变种 DenseNet CSPNet YOLO

基于Keras-YOLO实现目标检测

Keras-YOLO 3项目使用Python语言实现了YOLO v3网络模型，并且可以导入Darknet网络预先训练好的权重文件信息直接使用网络进行目标识别。 1. 下载Keras-YOLO 3项目 执行如下命令下载Keras-YOLO 3项目代码： git clone https://github ......
Keras-YOLO 目标 Keras YOLO

YOLO v5训练自己的模型

YOLO v5训练自己的模型 1.1 前期准备 1.1.1 数据集的准备 数据集VOCdevkit文件夹内设置如下： ​ 其中： images和labels文件夹内都包含着train文件夹和val文件夹： Images/train文件夹里面保存着训练集的照片； Images/val文件夹里面保存着验 ......
模型 YOLO

VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集

VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的，而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的，就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和 ......
格式 标签 yolo VOC

一种基于虚拟摄像头、NDI、OBS以及yolo的多机视觉目标检测方案

一种基于虚拟摄像头、NDI、OBS以及yolo的多机视觉目标检测方案 绪论 近来为了实现某种实时展示效果，笔者希望通过一套方案实现在两台主机上分别运行仿真平台以及视觉深度学习算法。透过对当下较为流行的几种方案的调研，笔者最后决定了采用OBS采集并透过NDI协议在局域网内进行广播，再将NDI推到虚拟摄 ......
摄像头 视觉 目标 方案 yolo

复现YOLO5所遇到的问题

一、 解决方案： 由于没有影响模型继续运行，理解为简单的warning。根据查询问题，推断是由于 pytorch和torchvision的版本原因导致的。 二、 解决方案： 由于没有影响模型继续运行，理解为简单的warning。 但是根据提示，找到functional.py的445行， 加上,ind ......
问题 YOLO5 YOLO

多卡训练yolo系列模型

直接在后台服务器运行 输入命令 nohup python train.py > out.log 2>&1 & 注意，一定要用 “ nohup <运行程序> > out.log 2>&1 & ”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练 YoloV5 模型，前后要运行十几个小时。在这段时间 ......
模型 yolo

YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8

前言 本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，作者提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），这是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，设计了一种高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度 ......
RT-DETR 时代 YOLOv8 YOLOv YOLO

YoLo v5自制数据集训练

YoLo v5自制数据集训练 自制数据集训练 目录结构 训练自定义数据集的配置文件 训练自定义数据集 train的各项的参数 """ weights: 权重文件 cfg: 模型配置文件 包括nc、depth_multiple、width_multiple、anchors、backbone、head等 ......
数据 YoLo

darknet和yolo的关系

Darknet也包含了卷积层、池化层、激活函数等组件，可以用来搭建卷积神经网络。实际上，Yolo算法就是基于Darknet框架实现的，也可用其他框架实现 ......
darknet yolo

yolo系列模型结构图

yolo系列模型结构图： ......
结构图 模型 结构 yolo

《yolo —— 训练自己的数据集》

1.labelimg安装 win+r输入cmd进入终端 conda activate yolo //这是上一章节我已经创建好的yolo环境，现在激活一下 pip install labelimg ......
数据 yolo

yolo5 自动标注代码

# yolov5自动标注，打开labelimg,Open Dir:选择图片文件夹；Change Save Dir:选择标签文件夹，完成操作后，自动关联 import os import torch import cv2 import numpy as np class AutoLabelImg: d ......
代码 yolo5 yolo

yolo

Visualize YOLO network architectures https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/1289 ......
yolo
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