基于低性能MCU的DP深度学习可研
待续...
“基于低性能MCU的DP深度学习可研” 的相关文章
C语言简单实现三层神经网络
//转自 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" #include "math.h"...
玩客云安装Armbian基于PaddleLite实现图片分类和目标检查 Cortex-A5等其他可参考
本教程为本站原创，转载请注明本网站链接，否则视为侵权！如果朋友还没有安装Armbian，或者怎么折腾也折腾不好，请直接翻到文章最后下载img文件！教程中碰到出错的地方，可以重复运行代码尝试！其他的ArmV7 32位的也可以参考本文，图片分类速度：1.1帧/秒，每张图片耗时约900ms，生产用途应该是...
基于CycloneV使用Paddle Lite，并分别使用单独HPS和FPGA加速对比效果。
第一部分、仅使用HPS进行计算第一步、通过ssh链接至开发板第二步、解决apt-get存在的问题chmod 644 /usr/lib/sudo/sudoers.so && chown -R root /usr/li...
使用ZYNQ7010安装PYNQ，基于PaddleLite实现目标检测+图片分类
目前只使用HPS实现了目标检测和图片分类，现在正在尝试使用HS端加速卷积，，，步骤一、烧录PYNQ镜像到TF卡 略步骤二、ssh链接至开发板，使用apt-get安装依赖sudo apt-get update &&am...
使用PaddleX对大量图片进行分类(仅包含预测的内容)
# -*- coding: UTF-8 -*- import os import cv2 from shutil import copyfile import numpy as&...
使用爱快Docker安装Paddle对Paddle生成的模型进行预测
文头先放上要使用的Python推理脚本。 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import cv2 import time import threading from&nb...
