2026年FPGA大赛备赛，用国产高云FPGA做实时车牌识别，YOLOv5s部署时BRAM不够用，有没有模型剪枝和通道压缩的具体策略？

1小时前

我们团队今年准备FPGA大赛，选了高云FPGA做实时车牌识别，YOLOv5s模型部署后发现BRAM资源吃紧，LUT也快爆了。试过INT8量化，精度掉到75%左右。有没有人分享过具体的模型剪枝策略，比如通道剪枝或者层融合，能有效减少资源占用又不至于精度崩得太厉害？最好能给个步骤，比如怎么用TensorRT或者ONNX做剪枝再转成FPGA能用的格式。

EDA新手

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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2026年，FPGA大赛备赛只剩两个月，做实时视频目标检测用安路还是高云更稳？求资源对比和避坑指南下一篇

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