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2023
05

(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 urllib.parse import urljoin from bs4 import BeautifulSoup from co
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2022
07

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
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2022
06

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
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2022
03

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
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2022
03

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
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2022
03

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
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2021
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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
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2021
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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
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2021
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基于低性能MCU的DP深度学习可研

待续...
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2021
02

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

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