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在FPGA上实现YOLOv5

YOLO算法现在被工业界广泛的应用，虽说现在有很多的NPU供我们使用，但是我们为了自己去实现一个NPU所以在本文中去实现了一个可以在FPGA上运行的YOLOv5。

YOLOv5的开源代码链接为

https://github.com/ultralytics/yolov5

为了在FPGA中实现YOLOv5，我们首先在VOC数据集上面进行算法的训练，得到训练后的文件，并对训练后的文件进行8bit量化操作

得到三个权重文件。

之后为了将这个权重文件发送到FPGA上，所以我们再次使用python去解析这个权重文件，然后按照我们的FPGA加速器的架构对权重进行重组

解析的Python文件示意如下

得到的权重数据示意如下：

之后呢再来看一下yolov5的网络结构

放大一个局部来看一下，可以看到就是一些卷积，cat等操作

所以我们在FPGA实现的时候也是去实现这些基本的算子

FPGA上实现的结构图如下所示

在每个算子里面都是分为in_buf，out_buf，和控制模块计算模块组成

然后每个模块会有一堆的控制信号来控制整个NPU的运行

总的控制由AXI Lite逻辑组成的寄存器模块来进行控制

最后实现的效果如下