【EdgeBoard体验】开箱与上手
市面上基于嵌入式平台的神经网络加速平台有很多，今天给大家带来是百度大脑出品的EdgeBoard。按照官网文档的介绍，EdgeBoard是基于Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSoC系列芯片打造的一款深度学习加速套件，也就是比较常见的利用FPGA进行加速的方案。简介市面上基于嵌入式平台的神经网络加速平台有很多，今天给大家带来是百度
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2019-07-19 15:45:00
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文章目录SSH或串口连接开发板串口连接开发板配置一下网段打开桌面系统（如果需要进行视频流测
原创
2022-12-08 14:30:53
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百度大脑EdgeBoard是一款基于FPGA的高性能嵌入式AI计算板卡，专为满足各种嵌入式AI应用场景而设计。
原创
2024-05-17 11:02:41
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扩容办法根据官方提供的文档进行，亲测有效~32GSD卡烧录16G镜像将Edgeboard的烧录好镜像的SD卡插入另一个Linux主机中，使用命令查看当前SD卡挂载地址和空间使用情况：fdisk -l这里可以明显看到，SD卡有29.7GB，但是设备只使用了13.2+1.3GB。SD卡扩容配合读卡器将这张SD卡作为USB外设插入已有系统SD卡的EdgeBoard中 （务必使用Edge
原创
2022-12-08 14:33:25
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深入浅出理解EdgeBoard中NHWC数据格式
在深度学习中，为了提升数据传输带宽和计算性能，经常会使用NCHW、NHWC和CHWN数据格式，它们代表Image或Feature Map等的逻辑数据格式（可以简单理解为数据在内存中的存放顺序）。本文以百度的AI端上推理设备EdgeBoard为原型，介绍EdgeBoard选择NHWC数据格式的技术考量。摘要: 在深度学习中
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2019-09-10 15:00:00
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Edgeboard试用 — 基于CIFAR10分类模型的移植
在上一次的测试中，我们按照官方给的流程，使用EasyDL快速实现了一个具有性别检测功能的人脸识别系统，那么今天，我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始，训练一个自己的多分类模型，并进行嵌入式部署。 整个训练过程和模型在：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDet
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2021-05-13 23:17:14
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最近在做第十五届全国大学生智能汽车竞赛,拿到的小车的核心板是百度大脑的Edge 的:实际的风扇没这么大哈哈哈…回归正题,官方说EdgeBoard支持两种调试方式，网络调试和串口调试，然后官方推荐使用网络SSH连接方式调试更加方便快捷。网络调试EdgeBoard出厂默认参数为:
原创
2023-03-17 19:01:12
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前言在上一次的测试中，我们从头开始训练了一个三个卷积层串联一个全连接层的输出，作为猫狗分类的预测的模型，这次我们自己训练一个ResNet模型，并在以下三个环境中进行性能的对比AIStudio CPU: 2 Cores 8GB MemoryAIStudio GPU: V100 16GB VMemEdgeboard训练模型模型使用AIStudio 进行训练，训练和预测代码如下RESNET:https:
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2021-05-16 16:48:04
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基于EdgeBoard飞浆开发套件和PicoDet部署夜间场景检测模型在夜间微弱的灯光下，摄像头拍摄的画质非常差，基于夜间场景的识别模型训练有助于夜间安防。本项目基于ExDark数据集、PicoDet、EdgeBoard飞桨开发套件和PyQt5进行夜间场景特定物品检测模型的训练和部署。材料准备ExDark数据集Aistudio在线运行环境EdgeBoard飞桨开发套件（一个板子，可以用本地CPU代
EdgeBoard学习记录一、操作指南二、摄像头三、连网四、系统更新 一、操作指南 连接edgeboard，打开Windows PowerShell，然后输入指令:ssh root@192.168.1.254后面为edgeboard的ip地址，后面联网会修改。官方文档二、摄像头usb摄像头教学 lsmode指令用来查看驱动加载情况 出现: 代表驱动已经加载。cd workspace/
cd Pa
摘要：简介 市面上基于嵌入式平台的神经网络加速平台有很多，今天给大家带来是百度大脑出品的EdgeBoard。按照官网文档 的介绍，EdgeBoard是基于Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSoC系列芯片打造的一款深度学习加速套件，也就是比较常 见的利用FPGA进行加速的方案。 开箱 收到的EdgeBoard，是一个淡黄的纸盒子，将其打开，里面… 简介市面上基于嵌入式平台的神经网络
edgeboard部署-PaddleX快速上手-MobileNetV2图像分类当前教程文档基于PaddleX静态图版本（低于2.0.0)，如使用最新PaddleX动态图版本，请参考教程PaddleX 2.0快速上手CV模型训练。PaddleX简介：PaddleX是飞桨全流程开发工具，集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身，打通深度学习开发全流程，并提供简明易懂的Pyth
本项目以“电梯电动车检测”为首要任务进行开发，使用飞桨全流程开发工具PaddleX和边缘计算硬件EdgeBoard，实现对违规停放的电动车的检测，后续还可以将场景延展到楼道门口、居民楼门口、公寓走道等众多关键场地。本项目流程如下图所示： PaddleX介绍PaddleX 是飞桨全流程开发工具，集成飞桨智能视觉领域图像分类、目标检测、语义分割、实例分割任务能力，将深度学习开发全
本节课介绍了如何部署模型，分为部署在Edgeboard、安卓端以及Jetson Nano和地平线开发板，以及如何基于hub sevrving微信小程序模型部署。EdgeboardEdgeboard是基于FPGA打造的嵌入式AI解决方案，是百度面向嵌入式与边缘部署场景打造的一系列AI硬件/模块/软硬一体产品，兼容百度大脑开放能力与工具平台，可极大降低AI应用开发难度与成本。开发者可以基于EdgeBo
由于不断有开发者朋友和企业陆续收到了EM-BOX，为帮助大家快速部署测试，下面小编就EasyMonitor软硬一体方案的组成和使用方法为大家做具体讲解。 EM-BOX视频分析边缘计算盒包含EasyMonitor离线软件包与EdgeBoard硬件，每个盒子支持离线运行1~2个技能、处理2~4路摄像头。适用于摄像头数量较少或需求分散的场景，比如小型工厂、工地、变电站等场景。 EM-BOX内
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2024-05-13 19:56:52
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简 介： 完全模型组 是 第十七届全国大学智能汽车竞赛竞速比赛 中依据百度PaddlePaddle人工智能平台，将人工智能技术向智能车竞赛竞速比赛自认延伸的一个组别。该组别采用由百度提供的 车模，在百度的EdgeBoard与Infineon单片机控制下，在正常的赛道上，完全有人工智能视觉模型支持车模在赛道上以及赛道下完成相应的运行动作。等待初步测试结果形成之后，将会公布完全模型比赛细则。关键词：
6月25日，以“AI 赋能软硬件产品创新”为主题的百度大脑开放日西安站正式举行。百度产品架构师现场分享了帮助软硬件解决方案企业以更低成本、更高效率实现 AI 模型开发和应用部署的实践路径，通过 EasyDL 零门槛 AI 开发平台、EdgeBoard 边缘端侧软硬一体 AI 解决方案，以及对接 AI 产业链需求方和服务商的百度 AI 市场，助力企业智能化升级同时拓展市场商机。百度大脑是百度 AI
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2022-10-20 16:41:54
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