本篇内容介绍嵌入式深度学习的应用场景、Paddle-Mobile的特性优势以及使用开发方法，预计阅读时间4分钟嵌入式深度学习有哪些应用深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响，关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近几年得到飞速发展，各种互联网产品都争相应用深度学习技术，产品对深度学习的引入也更进一步地影响人们的生活。随着移动设备被广泛使用，在移动互联网产品应用深度学
前奏注意：在导出gerber文件前，PCB文件一定要先铺铜或者填充,不知道是什么原因，如果在导出gerber文件前不铺一次铜，生成的gerber文件可能会没铺铜。小技巧：可以每添加一层，就先点击“运行”生成问题，不要等全部添加好再一起生产，因为每层单独生产，当有错误或警告时，方便定位查找问题原因。1.打开CAM。2.添加文件。一、加入平面层。平面层有两种：CAM平面和布线/分割平面，CAM平面也称
记录安装百度paddleocr过程安装paddleocr已经两天了，从官网安装到各种教程安装，总是遇到很多warning与error，现在来记录一下。 写在前面：xdm一定要确保自己安装的时候没有开VPN，没有开VPN，没有开VPN。 本机搭建环境：python 3.8.8
conda 4.10.1搭建过程CPU下安装paddlepaddlepython -m pip install paddle
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2024-03-15 07:34:33
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PaddleDetection 是飞桨推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。数据集准备PaddleDetection所使用的数据为VOC格式，VOC数据集的准备可以参考下面这篇文章：本次项目为水果分类任务，数据集中只有苹果、香蕉和
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2024-04-22 10:22:04
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一。rcnn是使用神经网络进行目标检测的开山之作，他的灵感来自于alexnet模型的出现，基于神经网络的目标检测的出现撼动了surf和hog等检测算法。rcnn的具体实现步骤分为四步：1.使用selective search算法产生1k-2k个候选区。2.对于每个区域利用 CNN 抽取一个固定长度的特征向量。（ 而通过 Selective Search 产生的候选区域大小不一，为了与 Alexne
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2024-03-25 21:52:21
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文章目录通过极简方案构建手写数字识别模型一、导入库二、数据处理三、网络模型设计四、训练配置以及模型训练**==这里特殊之处在于读取数据的方式采取飞桨自带数据读取器==**五、模型测试==特别注意==图像归一化，保持和训练数据集的数据范围一致[-1 1]六、扩展：飞桨API的使用方法6.1. 飞桨API文档获取方式6.2. 通过搜索和分类浏览两种方式查阅API文档6.3. API文档使用方法 通过
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2024-04-08 19:38:44
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tts style control参考在 FastSpeech2 中，我们可以控制 duration、pitch 和 energy。duration/speed：表示音素的持续时间，当我们减少持续时间时，音频的速度会增加，当我们增加持续时间时，音频的速度会降低。简称音频速度。音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0pitch：
当我们将一个句子的音高设置为平均值并将音素设置为 1
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2024-07-17 06:25:51
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最近打算研究下实例分割，其中很经典的算法当然是mask-rcnn，mask-rcnn沿用了很大一部分faster-rcnn的内容，只是在faster-rcnn基础上将ROI Pooling改成ROI Align，同时增加了一个实例分割的分割，所以要看懂maskr-rcnn其实也就是搞明白faster-rcnn。对于算法的原理，网上已经有很多不错的文章，这里主要想讲代码相关的东西，从而更好理解算法的
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2024-03-22 15:48:22
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rcnn代码—train.py个人理解学习，仅供参考！一、总体流程总体流程如下二、get_crnn代码解读1.函数入口在train.pymodel = crnn.get_crnn(config)通过get_rcnn函数与配置信息（config）构建基础模型 2.get_rcnn函数def get_crnn(config):
model = CRNN(config.MODEL.IMAGE_
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2024-04-29 21:40:34
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PaddlePaddle是国际领先的端到端开源深度学习平台。有灵活性和高性能的开发机制、工业级的模型库、超大规模分布式训练技术、高速推理引擎以及系统化的社区服务等五大优势，是为了让深度学习技术的创新与应用更简单。应用：1、百度多项核心业务使用的视频理解技术视频理解技术可以多维度解析视频内容，理解视频语义，自动分类打标签，极大节省人工审核效率，节约成本；同时精准用户推荐，提升体验效果。基于飞桨框架，
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2023-11-18 15:55:08
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RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 是将CNN方法引入目标检测领域， 大大提高了目标检测效果，可以说改变了目标检测领域的主要研究思路， 紧随其后的系列文章：（ RCNN）,Fast RCNN, Faster RCNN 代表该领域当前最高水准。 【基本流程
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2024-03-28 20:02:27
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RCNN算法RCNN算法流程可分4个步骤：一张图像生成1k~2k个候选区域（使用Selective Search方法）。对每个候选区域，使用深度网络提取特征。特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类。使用回归器精细修正候选框位置。1. 候选区域的生成利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些
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2024-05-29 11:34:43
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rcnn需要固定图片的大小，fast rcnn不需要 rcnn,sppnet,fast rcnn,ohem,faster rcnn,rfcn都属于基于region proposal（候选区域）的目标检测方法，即预先找出图中目标可能出现的位置。 fast rcnn：在特征提取层的最后一层卷积后加入roi pooling layer，损失函数使用多任务损失函数(multi-task loss)，将边
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2017-07-29 16:55:00
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官网githubgitee下载安装Linux预测库
原创
2023-08-13 10:04:04
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paddle（[ˈpædl]，桨，船桨）Windows下的PIP安装一、环境准备1.1目前飞桨支持的环境Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2，且仅支持单卡Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+ (64 bit)pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)1.2如
最近报了百度的深度学习认证，需要使用Paddle进行编程实现，找了一些基础教程，特意记录下来，加深印象。思维导图如下： 一、Paddle的内部执行流程二、内部详解1.Variable（变量）（1）模型中的可学习参数（2）占位Variable（3）常量Variable2.Tensor3.Lod-Tensor4.Operator(算子)5.Program6.Executor（执行器）7.命令
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2023-10-14 00:27:30
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一、数据源InMemoryDataset,QueueDataset加载数据并在训练前缓冲数据。此类由DatasetFactory创建。import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset
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2024-02-22 12:13:58
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看完上一篇AlexNet,紧接着我们看下一篇：RCNN。RCNN是rbg大神的经典之作，R-CNN系列论文（R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN）是使用深度学习进行物体检测的最经典的著作，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。老规矩，快发车了，请赶紧上车吧，骚年！ 先附上论文地址：Rich feature hierarchies for ac
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2024-04-29 09:48:35
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学习的过程中发现一个问题，如果不能大概的了解一下一个算法的思想直接去看他的论文，或者去看他算法的讲解就很痛苦，看不懂，学的效率也非常低，类似我之前发的RCNN论文精度的博客。我想我们在学习一个算法之前，还是得整体大概的了解一下这个算法的流程，是如何工作的，然后再去完成细节的学习这个算法，这样效果应该会好一点。好了，废话少说，我们讲一个RCNN的
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2024-06-10 10:18:07
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RCNN详解RCNN即region proposals（候选区域） + CNN，是将CNN引入目标检测领域的开山之作（2014年），大大提高了目标检测的效果，在其后也是出现了更优异的变体Fast RCNN, Faster RCNN。下文按照RCNN的工作过程依次介绍1. 生成候选区域获取候选区域最直接的方式就是滑窗法了，但是滑窗法需要用一个固定大小的小窗口遍历整张图片，因此其有很多的局限性。所以一
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2024-03-04 09:34:11
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