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Yolov4部署到ZYNQ系列4-网络地址调整和部署_zynq yolo

zynq yolo


前言

本文参照上一节的工作,使用Vitis AI-1.4与Vitis-AI 2.5的工具得到的量化和编译,在开发板上部署。
但在此之前,不想使用路由的方式,直接通过网线把开发板连到笔记本上。


需要的软件:MobaXterm
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一、笔记本上的步骤

开发板连通上电,按照下图的形式
在这里插入图片描述
细节的连法需要参考开发板手册,这边略去不提。
随后打开cmd,输入

ipconfig
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出现(我这边只提供了部分截图,但是关键信息足够,只需要把目标放在以太网2IPv4地址即可)
在这里插入图片描述
随后使用得到本机上IPv4地址,我们先固定该IP地址,在win10上找到如下,并按照图示设定
在这里插入图片描述

二、开发板上的步骤

使用MobaXterm,在ssh中输入以下:ifconfig eth0 169.254.4.190,随后输入:ifconfig,得到如下
在这里插入图片描述
此时另外开一个Session界面,选择ssh,输入169.254.4.190,就可以进入
在这里插入图片描述

三、部署

在这里插入图片描述
将得到的yolov4_compiled文件夹内的.xmodel文件从虚拟机下载到本地后,同时将该文件放到scripts/dpu_yolov4文件夹下,再将dpu_yolov4文件夹通过ssh转移到开发板上的/usr/share/vitis_ai_library/models/下,随后在example/Vitis-AI-Library/samples/yolov4下放入测试样本,比如下面这张图
在这里插入图片描述
随后使用

bash -x build.sh
test_jpeg_yolov4 dpu_yolov4 <name_of_picture>.<jpg/png/jpeg>
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得到下图结果
在这里插入图片描述

四、总结

darknet训练DOTA数据集开始,到量化、编译,最后到部署的整条路已经走通了,接下来需要对照架构顶会开源的代码玩点花活儿。

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