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none;">

基于yolov5的食物识别Xilinx，vitis

ai，模型

系统搭建

最近在捣鼓基于YOLOv5的食物识别，并且打算将它跑在Xilinx平台上，借助Vitis

AI来进行模型量化和编译，最后搭建起完整的系统。

这一路探索，那叫一个精彩，现在就来跟大家唠唠。

YOLOv5模型：食物识别的起点

YOLOv5作为目标检测领域的明星模型，其简洁高效的架构让人爱不释手。

它的代码结构清晰，便于理解和修改。

比如在

style="background:

3px;">models/yolo.py文件中，核心的

style="background:

3px;">Model类定义了整个网络的架构：

class
Model(nn.Module):
cfg='yolov5s.yaml',
ch=3,
nc={self.yaml['nc']}
with
range(self.yaml['nc'])]
default
self.yaml.get('inplace',
True)

这里通过解析配置文件（

style="background:

3px;">.yaml格式）来构建模型，不同的配置文件对应不同规模的模型，像

style="background:

3px;">yolov5s.yaml、

style="background:

3px;">yolov5m.yaml等。

我们可以根据实际需求，比如对计算资源的限制和对检测精度的要求，选择合适的模型配置。

模型量化：精打细算资源

要在Xilinx平台上高效运行模型，模型量化是必不可少的一步。

Vitis

AI提供了强大的量化工具。

量化简单来说，就是把原本高精度的模型参数，用低精度的数据格式来表示，这样可以减少存储和计算资源的消耗。

在Vitis

AI中，量化操作可以通过命令行工具来完成。

假设我们已经训练好一个基于YOLOv5的食物识别模型

style="background:

3px;">food_detection.pt，可以这样进行量化：

vai_q_tensorflow
quantize
output

这里通过

style="background:

quantize命令，指定了输入的冻结图

style="background:

3px;">fooddetection.pb（需要先将PyTorch模型转换为TensorFlow的冻结图格式），输入数据的形状

style="background:

3px;">1,640,640,3（对应图像的尺寸和通道数），输出，模型命名为

style="background:

3px;">food_detection。

编译后的模型会生成一系列文件，包括用于运行时加载的

style="background:

3px;">*.xmodel文件，这个文件包含了针对硬件平台优化后的模型结构和量化参数等信息。

系统搭建：让一切运转起来

完成模型量化和编译后，就可以着手搭建整个食物识别系统了。

这部分涉及到硬件平台的配置、软件接口的编写等。

基于yolov5的食物识别Xilinx，vitis

ai，模型

系统搭建

在硬件方面，确保Xilinx设备正确连接到主机，并且安装好相应的驱动程序。

在软件层面，我们需要编写代码来加载编译后的模型，并对输入的图像进行预处理、推理和后处理。

以下是一个简单的Python示例代码，用于加载编译后的模型并进行推理：

import
cv2
vacore.Graph.create_graph('compiled_model/food_detection.xmodel')
input_tensor
cv2.imread('food_image.jpg')
image
print(output.shape)

这段代码首先使用

style="background:

3px;">vitisairuntime库加载编译后的

style="background:

3px;">.xmodel文件创建计算图。

然后读取一张食物图像，对其进行尺寸调整、通道转换和归一化等预处理操作。

接着通过

style="background:

3px;">execute_async方法异步执行推理任务，并通过

style="background:

3px;">wait方法等待推理完成，最后获取输出结果。

当然，实际的后处理过程会更复杂，比如解析检测到的目标框信息、类别信息等。

经过这一系列的操作，基于YOLOv5的食物识别系统在Xilinx平台上就基本搭建完成了。

这过程虽然充满挑战，但当看到模型在硬件平台上高效准确地识别出食物时，那种成就感简直无法言表。

希望这篇博文能给同样在探索相关领域的小伙伴们一些启发，大家一起交流进步！