一、关于训练自己的YOLOV5-lite我训练的是自己的数据集，一个关于垃圾分类的数据集，最开始是在自己电脑上训练了100轮效果一般，后来又训练了100轮结果仍然一般，最后租了一台服务器训练了500轮，结果发现差不多在300轮左右就收敛了，但是精度非常差，准确率差不多在0.58左右二、关于部署到树莓派我把yolo部署到树莓派的过程可谓非常非常艰辛1、树莓派环境的配置1.1第一问题是我一不小心点了拒
从0开始在树莓派中部署openvino+yolov3----5 文章目录从0开始在树莓派中部署openvino+yolov3----5前言一、部署yolov3到树莓派上总结 前言上篇转换了模型，现在就需要在树莓派里面使用，这里需要运行yolov3的代码链接：https://pan.baidu.com/s/1jAyEzkzazPMydg4064gvqA
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2024-02-20 13:41:12
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树莓派：目标检测一、前言二、树莓派深度学习环境镜像：三、基于深度学习环境镜像搭建YOLOv51、将python设置成默认python32、安装pytorch3、安装OpenCV4、安装YOLOv5四、YOLOv5镜像分享及运行教程： 一、前言1、之前一直打算在树莓派上跑目标检测，但自己弄环境总是出现问题，一直没弄成功。 前几天看到一位大佬做成了一个用于深度学习的镜像，里面已经装好了关于深度学习的
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2023-11-11 20:44:52
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文章目录前言一、需要购买的材料二、树莓派安装Ubuntu系统1.下载 Ubuntu18.04 for Raspberry Pi 42.烧录系统3.更改树莓派WIFI设置4.启动树莓派，安装桌面三、安装ROS四、安装ORB-SLAM3总结 前言最近项目需求，要在ARM架构的主板上实现可以实时运行的基于视觉的SLAM系统。由于是纯视觉算法，不需要IMU和激光雷达传感器，故在算法上选择视觉SLAM经典
注意根据特定任务对 anchor 进行修改，方法参考https://github.com/pjreddie/darknet/issues/911 ./darknet detector calc_anchors data/hand.data -num_of_clusters 9 -width 704 -height 576 -showhttps://github.com/AlexeyAB/darkn
目录一、系统配置二、安装 OpenCV 依赖包三、编译安装 OpenCV四、使用示例——特效图片五、使用示例——视频播放六、总结七、参考资料 本文章是使用 VNC viewer 打开树莓派，并进行配置，有关 VNC viewer 连接树莓派请参考博客：树莓派烧录系统且无显示器使用putty和VNC远程桌面连接一、系统配置第一步：系统版本信息查看使用命令：lsb_release -a使用命令：un
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2024-04-29 22:52:50
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文章目录声明2 工程应用分析2.1 平台/软件介绍和环境搭建2.2 网络训练方式选择2.3 SVP-NNIE前向计算处理过程2.3.1 例程中对YOLOv3网络模型的初始化操作2.3.2 图像的输入2.3.3 NNIE输出数据的内存分布图2.3.4 网络的后级处理2.3.5 性能分析和优化思路3 Caffe框架和网络训练流程3.1 Caffe平台的搭建3.2 Caffe计算框架基础（基于mnis
前言一、YOLOv11. 网络结构2. 实现方法3. 损失函数4. 缺点二、YOLOv21. 网络结构2. 改进方法3. YOLO90004. 网络训练细节三、YOLOv31. 网络结构2. 改进方法3. 损失函数4. 性能比较 前言从Two Stage到One Stage：Two stage（先选取候选框，再进行回归调整候选框和分类）：RCNN，SPP-Net，Fast-RCNN，Faster
树莓派是一款基于 ARM 架构的微型电脑主板，你可以把它理解成一台微型服务器。目前最新版是树莓派 4b，最大支持 8G 内存。以前树莓派内存太小了，就没怎么折腾；现在树莓派 CPU 和内存都提高了，就有玩的价值了。我购买树莓派，是为了搭建一套分布式集群，用于爬虫、存储和计算，以及会在上面部署一些 web 应用，对外提供服务。下面讲讲我的选购指南(完整目录在网页右侧)。1、哪些必买1.1、树莓派 4
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2023-06-13 14:50:18
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登录及配置树莓派默认账户密码：pi，raspberry;
配置指令：respi-config;注意事项标注了数字的引脚都能够用作GPIO；
标注了其他名称的引脚也有一些其他特殊用途标注了其他名称的引脚也有一些其他特殊用途；
SDA 和SCL 引脚构成I2C 接口；
MOSI,MISO,SCKL 用于SPI 接口；
GPIO 所有输入输出都使用3.3 V；
GPIO 引脚可以被用作数字输入或数字输出
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2023-07-13 10:37:51
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【树莓派】初识树莓派什么是树莓派树莓派（英语：Raspberry Pi），是一款基于Linux的单板机电脑。它由英国的树莓派基金会所开发，目的是以低价硬件及自由软件促进学校的基本计算机科学教育。换句话说，树莓派就是一个小的linux，可以进行软硬件的开发。树莓派的种类A型A+型B型B+型B型 (第2代)B型 (第3代)下面的截图来自维基百科。我用的型号我用的树莓派的型号为 B型 (第3代)主板
原创
2022-02-24 14:29:06
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【树莓派】初识树莓派什么是树莓派 树莓派（英语：Raspberry Pi），是一款基于Linux的单板机电脑。它由英国的树莓派基金会所开发，目的是以低价硬件及自由软件促进学校的基本计算机科学教育。换句话说，树莓派就是一个小的linux，可以进行软硬件的开发。树莓派的种类A型A+型B型B+型B型 (第2代)B型 (第3代)下面的截图来自维基百科。我用的型号我用的树莓派的型号为 B型
原创
2021-12-29 10:32:24
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1. YOLO V11.1 YOLO V1的核心思想将整张图作为网络的输入，利用卷积层提取特征，全连接层预测图像位置和类别，做到了仅使用一个卷积神经网络端到端地实现检测物体的目的。1.2 YOLO V1的网络结构YOLO-v1借鉴了GoogleNet，整个网络包括24个卷积层和2个全连接层，其中卷积层用于提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别。早期，图像分类任务中，网络最后会将卷积输出的特征
YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（上）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下） 文章目录声明4 YOLO-Fastest4.1 工程编译4.1.1 Windows版本（基于Windows 10）4.1.2 Linux版本（基于Kubunt
从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到 2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 YOLOV76 和 YOLOV7 可以说 YOLO 系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于 YOLO 的基础知识以及 YOLOV1 到 YOLOV5 可以去看大白的 YOLO 系列，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于
树莓派pico教程（基于 micropython）（1）树莓派Pico简绍树莓派Pico引脚图准备开始安装thonny下载UF2文件开始编程配置thonny写程序 树莓派Pico简绍树莓派Pico是具有灵活数字接口的低成本、高性能微控制器板。它集成了Raspberry Pi自己的RP2040微控制器芯片，运行速度高达133 MHz的双核Arm Cortex M0 +处理器，嵌入式了264KB S
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2024-05-23 22:48:21
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0x00 前言在N年前看《窃听风云》时，里面的窃听环节就深深吸引着我，让我记忆深刻。在N年前对于普通的我们想要实现远程窃听技术需要购买昂贵的设备才能实现。但最近科技发展飞速，一般家庭宽带的网速已经达到了100M，同时手机的4G已经普及，5G也开始商用了（加油华为，加油China），在这样的环境下实现电影里面的窃听技术就比较容易得多了。下面请随我一起开始“窃听”之旅。0x01 所需材料1.树莓派2.
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2024-06-07 21:05:23
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树莓派 Pico 和 Pico W1. Pico族2. 树莓派 Pico 和 Pico H2.1 主要特点：2.2 引脚和设计文件3. 树莓派 Pico W3.1 主要特点：3.2 引脚和设计文件4. 软件实用程序4.1 你的 Pico 拥有什么？4.2 重置闪存5. 帮助文档5.1 RP2040 设备5.2 树莓派 Pico5.3 树莓派 Pico W5.4 软件开发 1. Pico族 Ras
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2024-05-22 22:50:54
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目录 1.是，树莓派1.1什么是树莓派Pico1.2主要特性2.与众不同的编程方式2.1MicroPython2.2 Mu的使用和软件的编写2.3在树莓派Pico上使用MicroPython2.4 实现一个PWM呼吸灯3总结 1.是，树莓派1.1什么是树莓派Pico作为树莓派最新的产品，发布于2021年1月20日的树莓派Pico是基于树莓派那边自主研发的
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2024-04-01 10:18:39
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将树莓派纳入到监控网络中：http://www.makeuseof.com/tag/turn-raspberry-pi-network-monitoring-tool/ 也可以参考其他工具，比如比较典型的 Nagios 和 ganglia，如果有可能，可以把这两个尝试组合使用； 另外，也可以看看 o
原创
2021-07-16 16:57:58
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