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
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&...
(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...
(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 =...
