原创 【Android ncnn】整理

Android開發,從“HelloWorld”開始 Android JNI(一)——NDK與JNI基礎 一篇很好的博客,解釋清楚了很多概念。 關鍵點摘要 開發JNI程序會受到系統環境限制,因爲用C/C++ 語言寫出來的代碼

原创 【Hi3519A】yolov3目標檢測移植(四)——今天終於跑通了

在華爲M系列攝像頭(Hi3519A芯片)上終於跑通了yolov3移植(單類別),只進行行人檢測,速度大概能做到10fps左右 整個流程包括,但不限於: 用darknet訓練yolov3 yolov3轉caffe sdk上測試 S

原创 【C】獲得程序的工作目錄

轉載自:https://www.cnblogs.com/wainiwann/archive/2013/05/22/3092721.html 函數名: getcwd 功 能: 取得當前的工作目錄 用 法: char *getcwd(

原创 【Hi3519A】yolov3目標檢測移植(三)——關鍵文檔整理與說明

整個SDC APP開發的相關文檔分爲sdk和app兩部分,sdk主要是海思芯片的,app主要是攝像頭相關的 SDK: Hi3519AV100 SDK 安裝及升級使用說明.pdf —— 交叉編譯工具,nfs調試文件系統的建立 Hi

原创 【Hi3519A】目標檢測移植(一)——檢驗darknet2caffe的模型

參考自:https://blog.csdn.net/Bonjour_ca_va/article/details/104092508 1. 編譯caffe-yolov3 這是用caffe重寫的yolov3demo,我們在這個項目中進

原创 【Hi3519A】caffemodel轉wk文件

1. 新建nnie項目 2. 配置cfg 具體如下圖所示: 3. 轉換 4. 結果 可能問題 marked_prototxt無法自動填充 解決: 修改yolov3.prototxt,這是因爲darknet2caffe項

原创 【OCR】ASTER.pytorch代碼閱讀

摘要: 這是文字識別OCR領域的一個小里程碑,後面的文章/項目或多或少都有它的影子,這裏通過閱讀理解代碼的方式來解析一下。 1. 模型結構圖 2. 模型結構 整個模型很清晰,有以下幾個模塊組成: STN文字矯正 CNN+LST

原创 【pytorch】LSTM | GRU使用

1. LSTM 長短期記憶網絡,主要用於做序列建模用 原理 主要參數 batch_first:多gpu訓練時要設置爲True bidirectional: True表示雙向 input_size: 序列的特徵維度

原创 【Hi3519A】yolov3-to-caffe

整個路線: darknet訓練yolov3 編譯支持upsample layer的caffe 將yolov3轉成caffemodel caffemodel轉wk文件 在Hi3519A上進行測試 轉自 https://blog.

原创 【darknet】訓練行人檢測(提供數據,預訓練模型)

數據,backbone,預訓練的權重在文末 1. 製作數據集 轉載自: https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/79955140#t0 創建相應的文件夾 在yolo代碼

原创 [ubuntu] ubuntu中修改默認Python版本號

轉載自https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/78716998 1. 不修改默認設置 只是需要時在命令行輸入對應版本號即可使用對應版本的python 調用P

原创 【pytorch】 GPU顯存充足out of memory解決辦法

1. 問題 在4塊2080ti的主機上跑centernet,採用的是pytorch0.4.1。報 cuda error,out of memory 2. 解決 在pytorch1.2.0上不會出現以上問題。1.1.0因爲cente

原创 【centernet】編譯centernet支持pytorch1.2.0

說明:centernet項目是在pytorch0.4.1上測試的,這裏將其在pytorch1.2.0上編譯。主要的問題是DCNv2拓展。 轉載自: https://github.com/xingyizhou/CenterNet/i

原创 【yolov3】ubuntu16.04編譯darknet

1. 安裝nvidia,cuda 已經安裝過了,跳過 2. 安裝opencv3.4.1 可以從百度網盤下載,baidu ,提取碼: i7hu。 安裝過程參考https://blog.csdn.net/gzj_1101/articl

原创 【深度學習部署】

轉載自:https://www.cnblogs.com/supersayajin/p/11445401.html 如果說前幾年深度學習主題追求的是越來越深的模型及越來越準的方法,那麼最近兩年關注的點是模型的輕量化及部署,這是一個比