端侧AI芯片的胜负正在转向整机化凭证
核心观点 端侧 AI 芯片竞争正在从“单颗 SoC 能提供多少 TOPS”，转向“这颗芯片能否被验证为一个可交付、可维护、可认证的整机系统”。Qualcomm Dragonwing IQ10 RRD、NVIDIA Jetson T4000、后
行业动态
文章列表
YOLOv1目标检测原理
介绍 YOLO在目标视觉检测应用广泛，You Only Look Once的简称。作者期望YOLO能像人一样只需要看一眼就能够立即识别其中的物体、位置及交互关系。能够达到快速、实时检测的效果。 YOLO
opencv视频流
环境准备 本文通过采集USB摄像头来示例说明 export LD_LIBRARY_PATH=/mnt/extsd/usr/lib:$LD_LIBRARY_PATH #指定库的路径 cat /sys/devices/platform/soc/usbc0/usb_host #激活USB host 摄像头采集 摄像头相关的主要使用的是VideoCapture类。 …
opencv图像处理
图像滤波 图像的滤波核心是使用一个小的矩阵（滤波器或卷积核）在图像上进行滑动卷积，将计算得到的结果作为目标像素的值。 均值滤波 cv::blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT); …
opencv基础操作
图像的读取和显示 读写图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); 使用imread函数读取图像，第一个参数是图像文件的路径，第二个参数是解释图像的颜色和格式（如彩色图像、灰度图像等）。第二个参数可省略，默认是cv
优化算法
局部最小与全局最小 对应任何目标函数f(x)，当然这里的目标函数可以是损失函数。如果在x处对应的f(x)小于x附近任意点的f(x)，那么f(x)是局部最小的。如果f(x)在x处的值是
全连接层与卷积层参数计算
层的概念 在前面http://www.laumy.tech/2013.html有说明"层与块"概念，为了加深影响，本章再简要概括一下深度学习中常见的层。 在深度学习
计算机视觉
图像增广 什么是图像增广？图像增广（Image Augmentation）是通过对原始图像进行一系列随机变换（如旋转、裁剪、颜色调整等）生成多样化样本的数据增强技术，旨在扩充训练数据集
现代卷积神经网络
深度卷积神经网络AlexNet AlexNet相对LeNet的特点就是层数变得更深了，参数变得更多了。AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。Ale
卷积神经网络CNN
图像卷积 图像卷积是有一个卷积核，这个卷积核对输入做相关运算。卷积核从输入的张量左上角开始、从左到右、从上到下进行滑动，每到一个位置时，在该窗口的部分张量与卷积核做点积得到一个输出。
层与块
简单来说，如下图，第一个图中间5个神经元组成了一个层。第二图3个层组成了块。第三个图中3个块组成了整个模型。 层 层是神经网络的基本计算单元，负责对输入数据进行特定形式的变换，如线性映