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
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...
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 'ech...
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
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...
