2026年，想用FPGA实现一个‘实时目标检测’的本科毕设，在资源有限的Zynq平台上，如何对YOLO系列轻量级模型进行硬件友好的剪枝、量化与流水线部署？
老师您好，我是一名电子信息工程专业的大四学生，正在准备毕业设计。我想用Zynq-7020开发板实现一个实时目标检测系统，初步想用YOLOv3-tiny或YOLOv5s这类轻量级模型。但板子上的PL资源（DSP、BRAM）非常有限，直接部署肯定不行。想请教一下，在硬件资源紧张的FPGA上，具体应该如何对模型进行有效的剪枝和定点量化？另外，整个检测流水线（图像预处理、网络推理、后处理）的硬件架构应该如何设计才能最大化利用并行性并满足实时性要求？有没有一些开源的参考项目或工具链（比如Vitis AI）可以借鉴？感觉从软件模型到硬件部署的鸿沟好大，希望能得到一些具体的指导。
FPGA学员4
