（三）使用YOLOv3训练BDD100K数据集之开始训练
2020-05-12 13:38
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录
2018-12-24 11:51
2 本指南审查与PyARmNN进行物体探测的样本应用。本指南包含以下内容: 介绍PyARmNN和与PyARmNN兼容的剖析器; 介绍物体探测和物体探测与图像探测之间的差异; 如何在Raspberry Pi和Odroid N2上安装包件; 如何运行示例和用于运行示例的代码概览。 本指南与起始器和有经验的应用程序开发者相关。 在您开始通过本指南工作之前,您需要使用以下设备: Armv7-A 或 Armv8-A 处理器; 可选用 OpenCL 驱动器或 Arm Ethos NPU 安装武器马里GPU。 本指南包括用于 Raspberry Pi 和 Odroid N2 的安装步骤。
2023-08-22 08:21
1、Linux/Windows/Macos 平台开发流程环境要求参考web配置介绍->宿主机网络配置与web登录章节，完成RK1808人工智能计算棒网络配置(RNDIS)。参考配置计算棒网络共享->配置NAT功能，完成RK1808人工智能计算棒访问NAT。宿主机需要插入USB摄像头，并连接显示器。部署步骤方法一：通过ssh连接到RK1808人工智能计算棒，跑demo计算棒系统用户名toybrick密码toybrick计算棒系统用户名root密码toybrick建议用toybrick用户登录，安装python依赖包，root用户可能存在未知风险。没有配置成功（可进入adb shell执行 ping 192.168.180.8验证）或者RK1808计算棒没有设置开机启动。原作者：Toybrick
2022-06-21 18:19
、使用的是2018-64位，貌似无法生成32位的类库；2、未使用GPU加速；3、调用的yolov4-tiny默认训练文件，可以切换还存在的问题:直接调类库识别不到人-_-，欢迎讨论网上教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/45803677
2021-01-27 10:02
1280x1280， 当然结构上也有些差异，前者只会下采样到32倍且采用3个预测特征层 ， 而后者会下采样64倍，采用4个预测特征层。 yolov5s.yaml文件内容： nc： 80 # number
2022-10-31 16:30
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52
嵌入式AI 开发板 JETSON AGX Xavier使用刷机+环境搭建嵌入式大牛刷机指南pytorch-craft项目工程测试嵌入式大牛测试指南yolov3上板测试嵌入式大牛测试指南
2021-12-14 07:04
）：分类器把负例正确的分类-预测为负例（yolov5中没有应用到） yolov5中没有应用TN的原因： TN代表的是所有可能的未正确检测到的边界框。然而在yolo在目标检测任务中，每个网格会生成很多的预测
2022-11-21 16:40
关于labview的论文合集3
2012-09-23 13:48
