YoloV3

YoloV3在FPGA上的量化、編譯與推理

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，其準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求日益提高。YoloV3（You Only Look Once Version 3）作為一種先進(jìn)的實(shí)時(shí)物體檢測(cè)算法，憑借其高精度和實(shí)時(shí)性能，在眾多應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力。然而，為了將YoloV3算法部署到資源受限的硬件平臺(tái)上，如FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列），需要進(jìn)行一系列的優(yōu)化工作，包括量化、編譯和推理。本文將詳細(xì)介紹YoloV3在FPGA上的量化、編譯與推理過(guò)程。