助力AIoT应用：在米尔FPGA开发板上实现Tiny YOLO V4

1.下载 Tiny YOLO V4 模型：从Darknet 的 GitHub 仓库 获取 Tiny YOLO 的预训练权重，或者在 COCO 等数据集上自行训练模型。自定义的模型适用于特定应用场景（如车辆检测、人脸检测等）。

2.数据准备：若要自定义模型，可使用 LabelImg 等工具对数据集进行标注，将数据转为 YOLO 格式。之后，可将 YOLO 格式转换为 ONNX 格式，以便兼容 FPGA 优化工具链。

1.模型层映射和优化：

• 将 YOLO 的每一层（如卷积层、池化层）映射为硬件友好的 C/C++ 结构。例如，将卷积映射为乘累加（MAC）数组，通过流水线实现并行化。
  

2.算子加速与指令优化：

• 流水线（Pipelining）：利用流水线来处理多项操作并行，减少延迟。
• 循环展开（Loop Unrolling）：展开循环，以每周期处理更多数据，尤其在卷积操作中有效。
• 设置 DATAFLOW 指令，使层间独立处理。
  

3.量化与位宽调整：

• 将激活值和权重量化为定点精度（例如 INT8），而非浮点数。这在维持准确度的同时显著降低计算量，尤其适合 FPGA 的固定点运算支持。
  

当 HLS 生成的 RTL 代码准备就绪后，可以使用 Vivado 将模型部署到 FPGA。

• 将 HLS 输出的 RTL 文件导入 Vivado。
• 在 Vivado 中创建模块设计，包括连接AXI 接口与 ZU3EG 的 ARM 核连接。
  

• 定义 FPGA 的 I/O 引脚约束，以匹配 ZU3EG 板的特定管脚配置。配置时钟约束以满足合适的数据速率（如视频数据 100-200 MHz）。
• 进行时序分析，确保延迟和响应速度达到实时要求。
  

• 生成的比特流可以直接通过 JTAG 或以太网接口下载到 ZU3EG。
  

现在 Tiny YOLO 已部署，可以验证其实时对象检测性能。

1.数据采集：

• 通过连接的相机模块捕捉图像或视频帧，或者使用存储的测试视频。
• 使用 ZU3EG 的 ARM 核上的 OpenCV 对帧进行预处理，再将它们传入 FPGA 预处理后进行推理。
  

2.后处理与显示：

• 模型检测对象后，输出边框和类别标签。使用 OpenCV 将边框映射回原始帧，并在每个检测到的对象周围显示类别和置信度。
  

3.性能测试：

• 测量帧速率（FPS）和检测准确度。微调量化位宽或数据流参数，以优化实时需求。
  

为提高性能，可以进行以下调整：

• 内存访问：设计数据存储方式，最大限度利用缓存并减少数据传输，降低内存瓶颈。
• 降低延迟：重新评估关键路径延迟。若延迟过高，调整 Vitis HLS 中的流水线深度，并验证层间的数据依赖性。
• 量化改进：尝试 INT8 量化。Xilinx 的 Vitis AI 可帮助微调量化参数，以平衡准确性与速度。