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 shutil import copyfile
import numpy as np
from scipy.ndimage.inte
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 np
import paddlex as pdx
#处理中文路径
import importlib,sys
importlib.reloa
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 'echo 2048 > "$1"' _ {} \;步骤四、安装依赖sudo apt-get update && su
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 && sudo apt-get install git curl -y && sudo apt
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/lib/sudo && pkexec chown root:root /etc/sudoers /etc/sudoers.d&n
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，生产用途应该是顶不住了，，，卡的王炸，折腾几天快给我整疯掉了目前人脸识别的功能还没有实现，因为还在不停的补bug，，，没有验证的解决方式（安装opencv）：sudo apt-get insta
基于M5Stack的UnitV2实现的口罩检测开源界面
硬件介绍及实现的功能 本项目实现了一个口罩检测的系统，采用M5Stack提供的M5Stack UnitV2设备，并以该设备为核心。UnitV2设备以Sigmstar SSD202D为核心，通过GC2145摄像头采集图像信息，使用OpenCV和腾讯的开源NCNN库实现了包括但不限于目标检测、图像分类等多个功能。项目实现了在办公室/宿舍等情景下，通过视觉处理实现对出现人员是否佩戴口罩的检测。当检测到人员后，无论人员是否戴口罩，数据均被发送至PC上位机，由
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);
$result = socket_connect($socket, UNIX_DOMAIN);
$in = "test.jpg&qu
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"
/*********************************************
inpoints 为输入神经元个数，可改变
outpoints为输出神经元个数
