K临近(KNN)算法是一种原理比较简单的机器学习算法，其原理是将待分类数据与所有样本数据计算距离，根据距离由近到远选取K个临近点，根据临近点占比和距离权重对待分类点进行分类。由于需要做距离计算，样本数据每个特征必须为数值型数据。加入我们需要对不同鸟进行分类，从翼展、身高、体重三个方面对老鹰、鸽子、麻雀三种鸟进行分类计算。下面给出一组假设的样本数据：分类翼展体重身高老鹰2米5.0kg1.0米鸽子0.
因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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2024-07-05 20:05:07
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模型转换4.1.31 RKNN模型转换步骤4.1.33TensorFlow预训练模型转换为RKNNTensorFlow官网下载模型-转换-部署4.1.33TensorFlow自训练模型转换为RKNN自己训练模型
rknn转模型
原创
2023-05-18 17:17:43
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这篇文章主要介绍了tensorflow模型转ncnn的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make.第三步是修改ncnn的CMakeList, 具体修改的位置有:ncnn/CMakeList.t
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2024-10-12 08:13:24
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KNN实战1、KNN算法的一般流程1、搜集数据：可以使用任何方法2、准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式3、分析数据：可以使用任何方法4、训练算法：此步骤不适用于KNN算法5、测试算法：计算错误率6、使用算法：首先需求输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行KNN算法判定输入数据分别属于哪一个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。2、约会问题3、使用Matplotlib创
简单了解Transformer是一个基于Attention机制的encoder-decoder模型，丢弃了循环与卷积结构，而采用Self-Attention机制。与RNN模型不同，Transformer模型把序列中的所有word进行并行处理，同时使用Self-Attention机制对句子中所有word之间的关系直接进行建模，没有考虑各自的位置。基本结构采用encoder-decoder
自用留存1. 若变量c为char类型，能正确判断出c为小写字母的表达式是（） ’a’<=c<=’z’|(c>=’a’) || (c<=’z’)|(‘a’<=c) and (‘z’>=c)|(c>=’a’) && (c<=’z’)2. 以下叙述中正确的是 （） 用C程序实现
相信很多同仁都和小编一样，在工厂干活做电气维护，电气仪表不分家。没办法，老板为了节约成本，很多公司是不配备专门的仪表工的。按理说，仪表工和电工是二个不同的工种，但是老板不理会这个啊。啊，李工，这个仪表是带电的，就是你电工的工作范畴。这篇文章就给大家用动画的方式解析14种流量计的工作原理，希望对你有所帮助。流量计(Flowmeter)是工业生产的眼睛，与国民经济、国防建设、科学研究有着密切的关系，在
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2024-07-23 20:54:16
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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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目录1、一切从Self-attention开始1.1 处理Sequence数据的模型1.2 Self-attention1.3 Multi-head Self-attention1.4 Positional Encoding2、Transformer讲解2.1 原理分析2.1.1 Encoder2.1.2 DecoderMasked Self-Attention Transformer 是 G
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2024-09-26 14:38:27
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参加了雅虎2015校招，笔试成绩还不错，谁知初面第一题就被问了个字符串匹配，要求不能使用KMP，但要和KMP一样优，当时瞬间就呵呵了。后经过面试官的一再提示，也还是没有成功在面试现场写得。现将该算法记录如下，思想绝对是字符串匹配中独树一帜的字符串匹配存在长度为n的字符数组S[0...n-1]，长度为m的字符数组P[0...m-1]，是否存在i，使得SiSi+1...Si+m-1等于P0P1...P
LIOM: Laser-Inertial Odoemtry and MappingA Robust Laser-Inertial Odometry and Mapping Method for Large-Scale Highway Environments.激光惯性里程计：实时、低漂移、鲁棒的位姿估计、大尺度高速环境中主要由四个模块组成：帧预处理模块：使用惯性测量来补偿每个激光帧的运动扰动动态物
在RL里面重要且比较容易被忽视的一环是ENv，为什么重要，因为env是对实际情况的理解，尤其是输入特征和reward的定义直接影响最终的结果。而网上的很多关于RL的知识点，都主要在涉及agent上，所以对这个基础的东西是忽略掉了的。迷宫游戏游戏规则：探索者从红色的初始位置以最少的step到达天堂 Env提供的数据Initial：在红色位置为初始化位置States: 当前位置【observ
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2024-03-19 14:26:00
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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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基于Python引擎的PP-OCR模型库推理本文介绍针对PP-OCR模型库的Python推理引擎使用方法，内容依次为文本检测、文本识别、方向分类器以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。1. 文本检测模型推理2. 文本识别模型推理2.1 超轻量中文识别模型推理2.2 多语言模型的推理3. 方向分类模型推理4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理PaddleOCR 版本是： PaddleOCR-
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
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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在深度学习的世界中，PyTorch 作为一种流行的框架，越来越多地被应用于各种机器学习模型的构建和训练。然而，在部署这些模型时，尤其在嵌入式设备或特定硬件上的使用，我们常常需要将 PyTorch 模型转化为其他格式。这篇博文将详解如何将 PyTorch 模型转为 RKNN（Rockchip NPU ）。我们将通过抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测及扩展阅读等结构来深入分析这个过程。
## 协
K近邻法(KNN)介绍1．近邻法是基本且简单的分类与回归方法。近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点，然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。2．近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。近邻法中，当训练集、距离度量、值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。3．近邻法三要素：距离度量、值的选择和分类决策规则。常用的距离度量是
