Yolo v3-SPP real-time target detection system based on ZYNQ

Table 1. DPU configuration method
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Table 1. DPU configuration method
方案 Arch Number of Cores Ultra RAM/Cores
Clock
/MHz
1 B4096 1 0 300
2 B4096 2 0 200
3 B4096 2 0 300
4 B4096 3 28 200
5 B4096 3 28 300
6 B1152 4 0 300
7 B512 4 0 300

Table 2. Influence of SPP structure on running speed
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Table 2. Influence of SPP structure on running speed
SPP结构内核 Avg/ms Total avg/ms mAP/%
NA 1 76.941 76.225 79.25
2 74.056
3 77.679
SPP-o 1 76.658 76.391 83.61
2 74.866
3 77.651
SPP-n 1 77.232 76.331 83.55
2 74.228
3 77.534

Table 3. Performance comparison with other hardware platforms

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Table 3. Performance comparison with other hardware platforms

平台	GPU			文献［15］	文献［9］	文献［6］	文献［16］	本文
年份	2021			2021	2021	2018	2020	2021
数据集	PascalVOC 2007
器件	GTX1660Ti			Zedboard	Ultra96V2	XCZU9EG	XCZU9EG	XCZU15EG
网络类型	Yolo v3-SPP	Yolo v3-Tiny	Yolo v3	Yolo v3-Tiny	Yolo v3-Tiny	Lightweight Yolo v2	Yolo v2	Yolo v3-Tiny	Yolo v3-SPP
数据类型	float32			fixed-16	fixed-8	binary	fixed-16	fixed-8
图像大小	（416，416）			（416，416）	（416，416）	（224，224）	（416，416）	（416，416）
FPS	48	258	52	3.07	8.3	40.81	3.47	177	38.44
功耗（W）	118			24.32	4.26	4.5	11.8	23.02
mAP（%）	83.55	69.75	79.25	58.4	75	67.6	\	68.55	80.35

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Lili ZHANG, Zhen CHEN, Yuxuan LIU, Lele QU. Yolo v3-SPP real-time target detection system based on ZYNQ[J]. Optics and Precision Engineering, 2023, 31(4): 543

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