当前位置:首页 > AI > 正文内容

基于低性能MCU的DP深度学习可研

chanra1n5年前 (2021-04-29)AI5619

待续...

扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由我的FPGA发布,如需转载请注明出处。

本文链接:https://www.myfpga.cn/index.php/post/191.html

分享给朋友:

“基于低性能MCU的DP深度学习可研” 的相关文章

python基础三层深度学习网络

python基础三层深度学习网络

#coding:utf-8 #neural network class definition import numpy import scipy.spatial class neuralNetwork:   &...

PHP使用SOCKET调用TensorFlow服务器实现图片鉴黄

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)...

基于M5Stack的UnitV2实现的口罩检测系统(边缘计算+上位机+网站前后端)

基于M5Stack的UnitV2实现的口罩检测系统(边缘计算+上位机+网站前后端)

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

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...

使用PaddleX对大量图片进行分类(仅包含预测的内容)

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

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...