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)檢測作為計算機視覺領(lǐng)域的重要應(yīng)用，其準(zhǔn)確性和實時性要求日益提高。YoloV3（You Only Look Once Version 3）作為一種先進(jìn)的實時物體檢測算法，憑借其高精度和實時性能，在眾多應(yīng)用場景中展現(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上，如FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列），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、編譯與推理過程。