目前，基于区域的方法主要分为两类：任务解耦和的RCNN[1]和任务高度耦合的FCN[2]。RCNN是将任务分解，目标检测、定位与分割依次逐一进行，前者决定后者的输入，因此称为任务解耦和。而FCN则将三类任务在一个网络中同时进行，不分先后，任务高度耦合。FCN已在医学图像领域有很多表现优异的衍生网络，如U-NET[12]等，而RCNN则应用较少。1全卷积网络FCN1.1FC
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2024-08-08 22:10:49
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一、引言 RK3588S支持NPU，提供高达6.0Tops的算力，可以用于部署深度学习项目。本篇文章介绍Yolo v5代码开发、模型转化（RK3588S只支持rknn模型文件）、部署。 使用的RKNN-TooKit2，具体的环境搭建，请参考博文：RK3588(自带NPU)的环境搭建和体验（一
20220714给AIO-3568J适配OpenHarmony-v3.1-beta（编译Buildroot）
2022/7/14 19:14
1、下载Buildroot的SDK：
https://www.t-firefly.com/doc/download/104.html
AIO-3568JLinux_SDK 源码包
https://pan.baidu.com/s/1jgMLrZ4ez1GWpr
一. 基本介绍需要的工程文件：rknn_toolkit2-1.3.0和rknpu2(具体下载方法以及介绍后面有介绍)RKNN模型：RKNN是Rockchip NPU平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。用户可以通过RKNN SDK提供的工具将自主研发的算法模型转换成RKNN模型。如果已有以.rknn后缀结尾的模型文件，也就是属于Rockchip NPU平台适用的模型类型RKNN，就直
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2024-05-09 11:54:38
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一、插值像素的概念 插值，是一种为数码相机在计算像素时可以增加有效像素(实际像素)的成像方法。这种方法是将数码相机中的感光器件所形成的实际像素，通过相机中内置的软件，根据实际感光影像的像素，按照一定的运算方法进行计算，产生出新的像素点，并将其插入到原来像素附近的空隙处，从而实现增加了像素总量和增大了像素密度的目的。其实，不但是数码摄像会用到插值，数码变焦的基本原理也是采用插值算法的，它是一种
哈喽，老吴又来分享学习心得啦！另外，欢迎大家加入嵌入式Hacker微信群~先加我，我再拉你。目的：从驱动开发的角度大致了解一下 RK3399 Audio 功能。环境：NanoPC-T4 / Ubuntu-18.04 / Linux-4.4目录：1. 测试功能
2. 浏览硬件信息
3. 查看 driver 层
4. 应用层查看声卡信息1. 测试功能播放：# 查看 playback 设备
$ apla
使用CNN进行图像分类是很稀疏平常的，其实使用RNN也是可以的. 这篇介绍的就是使用RNN(LSTM/GRU)进行mnist的分类，对RNN不太了解的可以看看下面的材料: 1. [LSTM的介绍] http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 2. [The Unreasonable Effectiveness of RN
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2024-10-25 15:10:16
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最近在IBM X3850机柜服务器上，Windows Server 2008 X64操作系统的环境下安装Oracle10g X64的数据库。搞了差不多有8个工作小时，感叹比在RedHat上安装都坑爹（也有可能是服务器上不能上网，重启服务器就得十分钟的原因），现把其中遇到的各类问题，整理如下： 一、安装程序一闪而逝推测原因：在弹出的控制台上显
官方版本：https://github.com/ultralytics/ultralytics具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。下表为官方在 COCO Val 2017 数据集上测试的 mAP、参数量和 FLOPs 结果。可以看出 YOLOv8 相比 YOLOv5 精度提升非常多，但是 N/
目标分割Mask R-CNN ABSTRACT 1. INTRODUCTION 2. Related Work 3. Mask R-CNN 4. Network Architecture Reference  
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2024-02-19 11:38:57
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前段时间运行rknn模型，RKNN Runtime在运行一段时间后风扇开始转快然后卡死，查询了原因可能是由于模型加载过多或者模型过大导致的.sh或是start_rknn.sh。
原创
2023-10-16 09:20:12
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文章目录一、电源域配置1.1 内核dts文件1.2 dts修改 一、电源域配置在烧录kernel之前需要修改电源域，主控电源域的IO电平要与对接外设芯片的IO电平匹配，还要注意软件的电压配置要跟硬件的电压一致，否则，最坏的情况可能会导致IO的损坏。以下是修改电源域操作步骤：1.1 内核dts文件根据板型可知，需要修改的dts配置文件位于： android11/kernel/arch/arm64/
RK3588 VOP-SPLIT分屏模式介绍文章目录RK3588 VOP-SPLIT分屏模式介绍RK3588 VOP介绍vop-split功能vop-split软件配置RK3588 VOP介绍RK3588具有性能强大VOP，分为4个VP port ，下图是RK3588 VP 和各显示接口的连接关系 需要注意的是，RK3588 的 HDMI 和 DP 支持 8K 输出，但是在 8K 输出模式下，一个
HRNET分割模型训练1. 制作数据集及标签：1.1 合成数据：python create_game_board_dataset.py img_merge/1.txt img_merge/2.txt img_merge/3/ img_merge/4/ ./out/
生成了图片数据和labelme格式的json标注数据####create_game_board_dataset.py
"""
@Br
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2024-03-08 16:04:20
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目录一、安装树莓派系统：二、安装opencv3.4.0:三、安装Tensorflow==1.9.0：四、参考目录：一、安装树莓派系统：第一步：在官网下载并解压系统文件（可选择有桌面的系统（下图中第一个.zip文件）），地址为：https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/。第二步：下载并安装 SD Card Formatter 地址为：链接：http
一、前言最近在做课程设计，之前都是用OpenCV 做人脸识别，今天了解到百度AI 开放平台也提供人脸识别这一功能，于是来试了试。本文介绍一系列较为常用的方法和用法，若需要更加具体的食用方法，请参见百度AI 开放平台人脸识别Python SDK文档二、开始1）准备工作首先注册百度AI 开放平台的开发者；然后创建应用（记得在所使用功能处勾选人脸识别等功能）；获得AppID、API Key、Secret
RK3588是一款低功耗、高性能的处理器，适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用，RK3588支持8K视频编解码，内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP，内置NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算能力，支持安卓12和、Debian11、Build ro
在Ubuntu系统的嵌入式设备开发过程中，保留文件系统或者说备份当前开发板镜像的需求在不断增加。比如Ubuntu文件系统需要安装库文件的话直接使用apt-get工具就可以下载，但由于需要下载的核心板较多，比较费时间，这时需要将安装好库的文件系统打包出来，或者做成一个新的镜像，用于烧录到其他核心板，如果将库的源码交叉编译再放入到文件系统的源码中重新再源码打包一个镜像比较麻烦，而且交叉编译过程中可
6.6.0 背景目标检测和语义分割的效果在短时间内得到了很大的改善。在很大程度上，这些进步是由强大的基线系统驱动的，例如，分别用于目标检测和语义分割的Fast/Faster R-CNN和全卷积网络(FCN)框架。这些方法在概念上是直观的，提供灵活性和鲁棒性，以及快速的训练和推理。论文作者在这项工作中的目标是为目标分割开发一个相对有力的框架。Mask RCNN主要解决的是实例分割，语义分割 (sem
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2024-06-03 10:26:37
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为了提高打印效果，往往我们需要对复杂模型进行分割变为简单模型来打印，再进行拼装。要对模型分割的话，推荐使用Magics来执行工作，这个软件有数种切割方式，我们以最近很火的托举猫模型为例子，介绍下其中常用的3种，内容较多，将分为2期内容说明。一、分离标记面此方法自由度较高，能够较大限度地满足特殊形状的分离，当然，这也会增加不少的工作量。①首先需要对模型进行自动修复，模型没有三角面问题是切割的必要前提
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2024-04-19 21:50:43
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