2026年FPGA大赛，用Zynq做实时车牌识别，从YOLOv8n到PL端部署有哪些关键优化点？

14小时前

今年FPGA大赛想做个基于Zynq的实时车牌识别系统，后端打算用YOLOv8n做检测，但听说PL端部署时模型量化、流水线划分和DDR带宽是三大瓶颈。请问各位大佬，如何在保持识别精度（mAP>85%）的前提下，将推理延迟控制在20ms以内？特别是卷积层的循环展开和Ping-Pong缓冲设计有什么实战技巧？

Debug小白

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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