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(仅供娱乐)基于FFmpeg和PaddleX实现视频分类

chanra1n11个月前 (07-10)AI2681
(仅供娱乐)基于FFmpeg和PaddleX实现视频分类
代码是一个视频分类程序,它使用PaddleX框架中的深度学习模型对视频截图进行分类推理,并将分类结果应用于视频分类。它的工作流程是:导入必要的Python库:os、shlex、subprocess、shutil、paddlex、cv2、defaultdict。设置调试模式:DEBUG_MODE =...

(原创)联合网页图片爬虫和PaddlePaddle,对图片进行爬取并分类

chanra1n1年前 (2023-05-31)AI2851
(原创)联合网页图片爬虫和PaddlePaddle,对图片进行爬取并分类
#首先是Python语言的测试代码,如需服务端部署,请见文末。 import os import time import argparse import requests import re import io from&nb...

使用爱快Docker安装Paddle对Paddle生成的模型进行预测

chanra1n2年前 (2022-07-24)AI3171
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...

使用PaddleX对大量图片进行分类(仅包含预测的内容)

chanra1n2年前 (2022-06-15)AI3248
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&...

ZYNQ7010在PYNQ环境下使用NPU加速神经网络推理

chanra1n2年前 (2022-03-20)AI4255
ZYNQ7010在PYNQ环境下使用NPU加速神经网络推理
步骤一、链接ssh并上传NPU SDK 步骤二、插入NPU,并给NPU赋予权限sudo chmod 666 /dev/sg*步骤三、修改最大字节数find /sys/devices/ -name max_sectors -exec sh -c 'ech...

使用ZYNQ7010安装PYNQ,基于PaddleLite实现目标检测+图片分类

chanra1n2年前 (2022-03-20)AI4954
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...

基于CycloneV使用Paddle Lite,并分别使用单独HPS和FPGA加速对比效果。

chanra1n2年前 (2022-03-10)AI4072
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...

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

chanra1n3年前 (2021-08-07)AI5301
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...

基于低性能MCU的DP深度学习可研

chanra1n3年前 (2021-04-29)AI3640
基于低性能MCU的DP深度学习可研
待续......

PHP使用SOCKET调用TensorFlow服务器实现图片鉴黄

chanra1n3年前 (2021-02-01)AI3836
PHP使用SOCKET调用TensorFlow服务器实现图片鉴黄
PHP代码<?php define("UNIX_DOMAIN","/socks/tfserver.sock"); $socket = socket_create(AF_UNIX, SOCK_STREAM, 0)...