我们团队准备参加2026年的FPGA大赛，打算用Zynq做实时目标检测项目。板子资源有限，PL侧逻辑单元大概在100K左右，BRAM也不多。现在纠结选YOLOv5s还是Tiny YOLO作为算法基础，哪个在硬件加速后帧率更高、资源占用更合理？有没有做过类似项目的朋友分享一下经验？另外，量化精度对检测精度影响大吗？
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Tiny YOLO起步吧，100K逻辑做YOLOv5s的层融合太折腾了，BRAM稍微多放几个中间结果就炸。先拿Tiny YOLO把流水线调顺了再考虑换大的。
其实你们这个资源量，个人建议先拿Tiny YOLO把PL侧的卷积加速器搭稳，比如用HLS写个可配置的卷积核，把输入输出缓存和DSP切片吃满。YOLOv5s参数量大了一倍不止，量化到INT8后精度掉得不一定比Tiny YOLO多，但需要额外做BN层融合和通道剪枝，这些对新手团队来说debug周期很长。另一个容易被忽略的点是：大赛评委往往更看重完成度而非单纯帧率，如果选YOLOv5s结果流片或上板时跑不满30fps，反而比Tiny YOLO稳定跑60fps的扣分多。你们板子BRAM具体是18K还是36K的？这个会影响中间缓存设计。
先说结论：除非你们有现成的YOLOv5s量化部署经验，否则Tiny YOLO是更稳妥的备赛选择。理由分三点讲清楚：一是资源匹配度，100K逻辑大概能放下4-6个并行的卷积加速引擎，Tiny YOLO最大瓶颈在最后一层全连接，可以换成卷积+全局池化，但YOLOv5s的CSP结构需要大量跨层拼接，PL侧路由压力大，BRAM消耗直接翻倍。二是量化精度的影响，实测INT8量化下Tiny YOLO的mAP掉2-3个点，但YOLOv5s在小目标上更容易因为激活值分布不均匀而掉5-8个点，需要做逐通道量化或KL散度校准，这对大赛时间线来说风险偏高。三是备赛节奏，建议前两个月先用Tiny YOLO把DMA、帧缓存和显示器输出调通，第三个月有余力再尝试把YOLOv5s的一部分卷积层替换进来做对比实验——这样最终报告里能多写一组资源-精度-帧率的trade-off曲线，评委很吃这套。顺便提个替代方案：如果你们愿意稍微降低IOU阈值，可以考虑用SqueezeNet替代YOLO系列，但需要自己改输出层结构，看你们有没有这个精力。最后确认一下，你们用的Xilinx官方开发板还是第三方板子？板载DDR3/4容量和时钟频率也会影响帧率上限。
老实说，100K逻辑跑YOLOv5s有点勉强，主要是它的CSP结构会频繁跨层拼接，BRAM稍微紧张就容易卡死在中间缓存上。Tiny YOLO就友好得多，最后一层全连接改成卷积加全局池化后，整个流水线可以做到几乎无停顿。建议你们先拿Tiny YOLO把主框架搭通，比如用HLS写个可复用的卷积加速器，把DSP和BRAM利用率调到80%以上，再考虑要不要移植YOLOv5s的部分层做对比。量化方面，INT8对Tiny YOLO的精度影响相对可控，YOLOv5s则需要额外花时间做逐通道校准，比赛时间线紧张的话容易翻车。你们板子上BRAM是18K还是36K的？这个直接决定中间缓存能放多大。
从工程落地角度看，Tiny YOLO的容错空间更大，更适合大赛这种有时间压力的场景。具体来说：第一，Tiny YOLO的参数量只有YOLOv5s的十分之一左右，这意味着PL侧可以设计更简单的卷积阵列，比如用4个并行的3×3乘加器就能满足吞吐，而YOLOv5s要想达到相近帧率，得考虑层融合和通道剪枝，这些操作对新手团队来说debug周期很长。第二，量化精度的问题，实测INT8下Tiny YOLO的mAP掉约2个点，但YOLOv5s在密集小目标场景可能掉5个点以上，因为它激活值分布更不均匀，需要做KL散度校准甚至混合精度，这又会挤占BRAM资源。第三，评委打分逻辑——他们更看重完整演示和稳定帧率，Tiny YOLO跑60fps的答辩效果往往比YOLOv5s勉强跑30fps要好。建议前两个月先拿Tiny YOLO把DMA、帧缓存和HDMI输出调通，第三个月有余力再尝试把YOLOv5s的部分卷积层替换进来做对比实验，这样最终报告里能多一个技术对比维度。另外提醒一下，如果你们板子BRAM总数低于4.5MB，连Tiny YOLO的中间结果缓存都要精打细算，最好先算一下每层输出特征图的存储需求再动手。你们目前用的Vivado版本是哪个？不同版本对HLS综合策略的支持差异很大，会影响资源估算的准确性。
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