文章目录TrainingError SurfaceHelpful TechniquesApplicationsMany to OneMany to ManySequence to SequenceAttention-based Model TrainingLoss Function在Slot Filling中，需要把model的输出与映射到slot的reference vector求交叉熵，比如
本文源自知乎
Alpha猫：目标检测之YOLOv4zhuanlan.zhihu.com
本文是YOLO系列的一个继承篇，由俄罗斯开发者Alexey Bochkovskiy和两位中国台湾开发者Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao联合推出。作者总结了近些年的深度学习目标检测技巧，进行了大量的实验，使得YOLOv4在精度和速
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
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2024-05-21 15:24:31
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文章目录MagicMind 依赖示例C++ 编程模型sample_ops/sample_add 算子操作混合精度部署多模型部署单模型多实例部署多卡部署最佳实践1、性能指标吞吐率延时工具 mm_run性能优化2内存工具Profiler工具3性能和精度差异说明 MagicMind 依赖 MM 是将训练好的模型转换成统一计算图表示，附带有优化、部署能力。示例/usr/local/neuware/sam
1.首先是版本问题 由于硬件为RK1808，本次采用rknn-toolkit 1.7.1进行模型转换和验证。 将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。 ① 目前硬件环境RK仅能解析yolov5 5.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。 因为yolov5 5.*模型输出形式为三组数据，而yolov5 6.*输出为一组数据。（
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2024-04-10 11:37:20
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学校考场医院车站GPS/NTP网络校时之组联网对时精度达5ppm原理剖析。 时间精度是根据各个用户所要求对LED电子时钟时间的度量作出的分类，是用来进行计量的一种方式方法。时间精度按量级可分为：纳秒（ns）、皮秒（ps）、微秒（us）、毫秒（ms）、秒（s）、分（min）、小时（h）等，时间的精度除了自身的产品
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2024-09-23 16:02:28
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yolov5模型转换rknn安装virtualenv，用来来管理python环境导出包到另一个系统图片标注安装yoloyolov5yolov8onnx模型转换为rknnRK3588安装RKNN-toolkit 安装virtualenv，用来来管理python环境pip install virtualenvwrapper
mkdir ~/virtualenvs #创建存方环境的位置查找virtua
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2024-09-28 13:06:27
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Python和R之间转换的基本指南这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。把新的英语单词和我已经知道的中文单词关联起来。把英语和中文的单词作比较，使我能很快地领会这个生词的意思。重复这个词很多次，并在许多不同的场景中使用它，把这个词深深地刻在我的脑海里。利
记录一下最近遇到的ONNX动态输入问题1. 一个tensor的动态输入数据首先是使用到的onnx的torch.onnx.export()函数：贴一下官方的代码示意地址：ONNX动态输入#首先我们要有个tensor输入，比如网络的输入是batch_size*1*224*224
x = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True)
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最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。学习笔记：非github资料收集：以下为收集资料阶段的结果：1、首先从RP-rknpu配置说明的文件可以知道：RV1126_RV1109 的 npu 默认配置为 mini 的，mini 是不带 rknn_server 的，所以不能通过 pc 端连接 主板仿真。但是可以解决。——————————————————————群内笔记：2、rkn
(二) 模型变换 模形变换就是指的在世界坐标系中(world space)做“移动”，“旋转", "缩放"三种操作。首先要说明的，在Opengl中，是用4x4矩阵进行坐标变换，OpenGL的4x4矩阵是按列排列的，就像下面这样。所谓的模型变换，就是对这个矩阵进行变换。 描述三维世界你就得先设计三维模形。 在设计三维模形的时候，它是们于模形坐标系中的，最终它会放置到世界坐标系统中
刻录自己的DVD光盘需要将rmvb、mkv、avi等视频转换为DVD格式（即DVD机可识别的格式），笔者使用的魔影工厂经亲测可用性还行。☞ 魔影工厂视频文件转DVD步骤1、打开，左边栏选择DVD，弹出文件浏览器选中所需转换的文件（大小在1G~2G+）。（视频转换成DVD格式后体积会变大，一般1G~2G的视频转换之后恰容一张4G DVD光盘装入，但由于可压缩性的不同，也有3G+的视频可转为4G DV
1 模型转换特别说明：以下内容参考来自rknn官网文档 Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.3.0.pdf。如有侵权告知删除。完整代码放在github上。1.1 工具链(RKNN-Toolkit2) RKNN 工具链提供了两种按照方式，一种是“通过 pip install 安装”和“通过 Docker 镜像安装”，建议“通过 Docker 镜像安装”。具
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2024-03-25 17:37:55
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一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn，使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型，该工具的命令参数格式为：./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin]，比如：ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo
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2024-01-02 16:57:57
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# PyTorch模型转换为RKNN的完整指南
在深度学习应用中，PyTorch以其灵活性和易用性备受开发者青睐。然而，在一些嵌入式系统或物联网设备上，直接使用PyTorch模型可能过于庞大，无法高效运行。为了在这些设备上实现深度学习模型的推理，我们通常需要将PyTorch模型转换为RKNN格式。RKNN是Rockchip的神经网络推理引擎，它可以为Rockchip硬件提供优化支持。
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目录一、零拷贝API1.1 使用零拷贝API注意事项1.2 零拷贝API与C API的区别1.3 选择API建议二、源码包获取三、编译准备四、RKNN零拷贝API4.1 零拷贝API使用流程4.2 代码修改4.3 代码4.4 API文档4.4.1 rknn_create_mem4.4.2 rknn_query4.4.3 rknn_set_io_mem4.4.4 rknn_init4.4.5 rk
1.linux的基本命令linux的命令格式：命令 【选项】【 参数】查询目录中的内容：lsls 【选项】【文件或者目录】选项：
-a 显示所有的文件，包括隐藏文件
-l 显示详细信息
-d 查看目录属性
-h人性化显示文件大小
-i 显示inode在我们显示目录中详细信息中，我们对系列数据进行解释目录内容依次是：
“drwxr-xr-x”：表示权限，
“.”ACL权限，
2：引用计
目录前言第一种第二种第三种第四种结语前言：之前用YOLOv5训练了一个口罩检测模型，但是想让模型在k210上运行，涉及到模型的转换，下面我就我个人转化历程来简单记录一下，我的艰辛转换历程（如有错误的话，就评论区指出来，防止我误人子弟）第一种: 用maixpy官方线上训练网站---maixhub，进行线上训练，只需要你把数据集按一定格式放上去训练，训练结果直接是kmodel（可以在k210上跑)，至
很多设计都用NPN三极管驱动继电器,不可以用PNP驱动吗，为什么？三极管驱动继电器的电路中，很多都选用NPN型三极管来驱动继电器，是因为选用NPN型三极管驱动时，对前级电路输出信号的幅度要求很低，对于NPN型硅三极管，只要前级电路的输出幅度略大于0.7V，即可使NPN型三极管饱和导通，并驱动继电器工作，而选用PNP型三极管则要求前级电路输出足够幅度的电压，才能很好的控制PNP型三极管的导通与截止，
Ruyi环境搭建与NNIE模型转换与使用一、Ruyi是一个集成 开发环境 ，主 要用于模拟程序运行，模型转换，验证对比。模型转换后，Ruyi提供了一些仿真库，让Ruyi可以仿真模型转换后的模块一样，运行得到相同结果。常用功能仿真即可，我们只需要知道结果，然后跟原模型输出结果做对比即可,甚至更多时候我们只是直接在目标板上跑。关于模型转换后是否精度正确，那么他就需要运行caffe，来加载模型，并跑一张
