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YoloV3在FPGA上的量化、编译与推理
随着人工智能技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要应用，其准确性和实时性要求日益提高。YoloV3（You Only Look Once Version 3）作为一种先进的实时物体检测算法，凭借其高精度和实时性能，在众多应用场景中展现出巨大潜力。然而，为了将YoloV3算法部署到资源受限的硬件平台上，如FPGA（现场可编程门阵列），需要进行一系列的优化工作，包括量化、编译和推理。本文将详细介绍YoloV3在FPGA上的量化、编译与推理过程。
随着人工智能技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要应用，其准确性和实时性要求日益提高。YoloV3（You Only Look Once Version 3）作为一种先进的实时物体检测算法，凭借其高精度和实时性能，在众多应用场景中展现出巨大潜力。然而，为了将YoloV3算法部署到资源受限的硬件平台上，如FPGA（现场可编程门阵列），需要进行一系列的优化工作，包括量化、编译和推理。本文将详细介绍YoloV3在FPGA上的量化、编译与推理过程。
