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
解决tfClassifier训练报错的问题 修正后python 适用于tensorflow2.x python3.x
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Dec 29 19:21:08 2019@原作者: xiuzhang Eastmount CSDN@修改作者：ChanRa1n修正问题：TensorFlow版本低，学习速率过高，修正为0....
简单OpenCV人脸识别
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 5 22:39:13 2020 @author:&nb...
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...
