高级章节指引/代码库讲解1) 代码库结构开源代码结构构成,后续更新到最新的版本,需要用到API使用方式和例子2)模型转换机器学习的核心在于推理模型,开发板目前不支持训练,只能用于推理,而用于开发板的模型的格式是.om(offline Model),这种离线模型是开发板框架都有的一种模型,但当前这种模型还不能直接通过训练获得,只能通过caffe/tensorflow训练得到的模型转换而来...
原创
2021-07-11 17:03:31
755阅读
【摘要】 Atlas 200 DK安装python的hiai库以及opencv【昇腾】开发板上安装python的hiai库和opencv库Matrix是已经支持phthon接口了,但是发现目前python的hiai库并没有自动安装,需要自己安装;话不多说下面是安装步骤:步骤1. 开发板联网,如果已联网则跳过该步骤; 否则请参考以下链接配置开发板联网(https://bbs.hua
原创
2021-05-24 20:58:48
746阅读
版本检查: 2017.3-难度: 高级这是系列文章中的第五章,内容涉及“Unity5”中的资产、资源和资源管理。本系列的前一章介绍了AssetBundles的基本原理,其中包括各种加载API的低级行为。本章讨论了在实践中使用AssetBundles的各个方面存在的问题和可能的解决方案。Managing loaded Assets在内存敏感的环境中,仔细控制加载对象的大小和数量是至关重要的。当对象从
最近发现在开发板上跑python的需求比较旺盛,但是在开发板上装python开发环境(需要装一堆依赖)并不是一件容易的事情,特别是网速不行的时候,再加上换源等各种操作,还是比较烦的,所以就干脆抽了一个下午弄了个python环境离线安装包,授人以鱼不如授人以渔,将制作离线安装包的方法分享给大家,该方法应该不止适用于开发板,其他地方也可以借鉴。 ubuntu下的安装包,无非就是apt安装的de
原创
2021-05-24 20:52:46
913阅读
一、应用开发章节指引本节是告诉大家如何基于开发板的开发框架,去编写、编译、运行属于你自己的机器学习应用。开发一个简单的机器学习应用,分三部,如下图所示:预处理–推理–后处理预处理部分:只针对图像预处理,这里提供一套工具,叫DVPP,对外呈现的是一个api。其实,开发板有两个芯片,一个是3559C,这块芯片是专门做多媒体处理的,而这个dvpp这套工具,可以充分利用这块芯片的实力,加速图片...
原创
2021-07-11 17:03:28
503阅读
一、模型转换工具的介绍与操作演示–模型转换OMG介绍Atlas200DK平台中提供了模型转换工具(OMG)。可以将caffe、Tensorflow等开源框架模型转换成Atlas200DK支持的模型,从而能够更方便快捷地把其他平台地模型放到Atlas200DK平台进行调试并拓展相关业务1)OMG的功能介绍2)OMG命令使用及命令参数解析3)Mind Studio模型转换实际操作4)OMG与整体结构
原创
2021-07-12 10:55:28
1434阅读
一 、PC虚拟机上安装Ubuntu
(系统版本为(ubuntu-16.04.3-desktop-amd64.iso),与版端系统版本必须对应(ubuntu-16.04.3-server-arm64.iso)) 1.在Pc机上安装完ubuntu系统
虚拟机的安装以及ubuntu的具体操作,就不描述了,网上很多。注意修改一下内存。 弹出系统更新时,请选(Don't Upg
原创
2021-07-12 10:57:18
930阅读
Atlas 200I DK A2是Atlas 200DK之后的一款产品,从2022年一直酝酿至今,终于在2023年5月6日-7日昇腾AI开发者峰会2023正式发布。
原创
2023-05-18 11:17:08
1227阅读
点赞
一、 卸载Mind Studio 卸载Mind Studio过程中,会自动卸载DDK,使用安装用户权限登录Mind Studio后台服务器,在linux系统的“~/tools/bin”目录下执行./uninstall.sh命令卸载Mind Studio。操作步骤如下: 1. 切换到root用户在“/usr/bin”目录下为Mind Studio安装用户加权。 su...
原创
2021-07-11 17:06:54
1075阅读
Mask R-CNN论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870)
这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速
转载
2024-04-25 12:08:34
103阅读
【摘要】 Atlas 200 DK安装python的hiai库以及opencv【昇腾】开发板上安装python的hiai库和opencv库Matrix是已经支持phthon接口了,但是发现目前python的hiai库并没有自动安装,需要自己安装;话不多说下面是安装步骤:步骤1. 开发板联网,如果已联网则跳过该步骤; 否则请参考以下链接配置开发板联网(https://bbs.hua
原创
2021-05-24 20:51:53
1113阅读
# 基于Atlas 200DK的智能小车传输架构
随着科技的发展,智能小车在物流和运输领域的应用越来越广泛。在这篇文章中,我们将探讨如何基于Atlas 200DK构建一套智能小车的传输架构。我们会结合具体的代码示例,让您更深入地理解这一系统的工作原理和设计理念。
## 1. 系统架构
智能小车的传输架构主要包括传感器、控制器和执行器三个部分。Atlas 200DK作为控制器,负责处理来自传感
二、运行环境的搭建(mksd方式)分设环境的运行环境就是运行在200DK的TF卡上的ubuntu 18.04 aarch版的操作系统,这个环境的搭建有两种方法:(1)mksd方式:根据 https://support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK1012/atlased_04_0010.html(2)dd镜像方式:根据
转载
2024-08-30 13:12:29
139阅读
作者丨happy导读本文提出通过显式方式:T-head(即插即用的模块)+TAL 改善单阶段检测器存在的任务不对齐问题,所提的TOOD在COCO数据集上取得了51.1AP指标,超越了包含ATSS、GFL、PAA、OTA等在内的单阶段检测。本文将单阶段检测器在COCO数据集上的性能刷新到了51.1AP。针对现有单阶段检测器分类与定位存在不对齐问题,本文提出了一种新颖T-Head对其进行平衡;同时还提
转载
2024-05-07 15:34:55
119阅读
通过使用mnist(AI界的helloworld)手写数字模型训练集,了解下AI工作的基本流程。本例子,要基于mnist数据集(该数据集包含了【0-9】的模型训练数据集和测试数据集)来完成一个手写数字识别的小demo。mnist数据集,图片大小是28*28的黑白。包含了6w 训练数据和1w验证数据。麻雀虽小五脏俱全。通过这个CV类型的demo需求,我们会学到神经网络模型。从数据加载,到数据预处理,
转载
2024-03-25 17:35:19
104阅读
Atlas 200 DK 开发者套件(1.0.9.alpha)–搭载开发环境 文章目录Atlas 200 DK 开发者套件(1.0.9.alpha)--搭载开发环境前言一、Atlas 200 DK是什么?二、搭载步骤1.获取安装包2.配置Ubuntu X86系统(以root安装,也可以参考文档其他用户安装3.安装开发套件包4.安装后处理5.部署MindStudio(可选) 前言本文主要介绍Atla
转载
2024-05-23 20:49:00
643阅读
Atlas 200 AI加速模块是一款高性能的AI智能计算模块。Atlas 200采用紧凑的结构设计,Atlas 200尺寸为38.5mm x 52.6mm。用户通过选择不同的连接器选型可实现2种不同配合高度,分别为4.3mm和6mm,可灵活的布局在用户产品中。Atlas 200集成了海思Ascend
转载
2024-06-09 10:07:22
627阅读
运行此Sample前,需要按照此章节获取源码包,并进行相关的环境配置。获取源码包。将https://gitee.com/Atlas200DK/sample-classification仓中的代码以Mind Studio安装用户下载至Mind Studio所在Ubuntu服务器的任意目录,例如代码存放路径为:$HOME/sample-classification。获取此应用中所需要的原始网络模...
原创
2021-07-11 17:03:33
1083阅读
【摘要】 为Atlas200DK配置wifi外挂模块【昇腾】当你手中有一块Huawei Atlas 200 DK时,那么恭喜你,你拥有了一个可以让你的AI应用落地的利器,但由于开发板并没有wifi模块,导致使用上不够灵活,经过我们多方尝试,终于找到一个廉价并且简单的为开发板配置wifi外挂模块的方法,分享给大家。 【所需硬件】ws331a (为了尽量轻便,找了一款华为mini无线路由器,
转载
2023-09-09 09:33:03
9阅读
CNN模型虽然在各类任务上大放异彩,但一直以来都被诟病缺乏可解释性。针对这个问题,过去几年研究人员除了从理论层面去寻找解释外,也提出了一些可视化的方法直观地理解CNN的内部机理。本文主要介绍两类方法,一种是基于Deconvolution, 另一种则是基于反向传播的方法。基于Deconvolution的方法基于Deconvolution的方法一篇来自Matthew D Zeiler, Rob Fer
转载
2024-09-06 00:02:06
51阅读