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因为brevitas在训练时，对模型class中的每个attribute 计算scale，而如果这个层在forward函数里被用到的话，这个层是没有quant_scale这些量化相关的attribute的。因此用到的层和定义的层需要完全匹配，在后续导参数的时候才不会出错。这个例子在训练的时候可能不会报错，但是导出的参数是有问题的，因为con0_d在forward函数中没有被用到，所以没有scale
PaddleDetection训练自己的（VOC）数据集简介：PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型，PP-YOLO在COCO test-dev2017数据集上精度达到45.9%，在单卡V100上FP32推理速度为72.9 FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为155.6 F
作为深度学习方面的初学者，中间经历了很多曲折才得以初窥门径。留下一些经验文字供后来者参考。1）学习深度学习-图像识别的目的：智能质检很简单，作为制造业从业的老人（快5张了，质检方面的管理），面对现在层出不穷的人工作业不良和成本控制压力，很自然的会考虑用人工智能和图像处理来进行一些明显但是又容易被忽略的内容的质检工作。所以，学习是为了用。2）学习平台刚开始的时候没什么概念，试图学习tensorflo
源码地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling。
MaixCube嵌入式集成了摄像头、TF卡槽、用户按键、TFT显示屏、锂电池、扬声器麦克、扩展接口等, 用户可使用 Maix Cube 部署一些轻轻轻轻轻量级AI项目, 同时还预留开发调试接口, 也能将其作为一款功能强大的 AI 学习开发板。
ubuntu的host主机（可以用虚拟机）上安装sdkmanager。
decima-sim概述：图神经网络+强化学习处理多工作流用的spark的仿真环境，mit的论文，价值很高，高被引：663仓库地址：https://github.com/hongzimao/decima-sim论文：https://web.mit.edu/decima/content/sigcomm-2019.pdfDependency-Aware-Computation-Offloading-f
联咏 NT98567MQG是一款高度集成的SoC，具有高图像质量、低比特率和低功耗的特点，适用于电池应用，目标是2Mp至5Mp/8Mp边缘IP摄像头应用。该SoC集成了双核ARM Cortex A7 CPU、新一代ISP、H.265/H.264视频压缩编解码器、视频处理引擎（VPE）用于双传感器拼接和鱼眼去畸变、高性能硬件DLA模块、图形引擎、显示控制器、以太网PHY、USB 2.0主机/设备、音
【海思Hi3403V100】多目拼接相机套板硬件规划方案
陕西亚亿讯信息技术有限公司成立于2023年7月，是一家专注从事CDN加速，软硬件研发、集成生产及生产运营管理为一体的数字化网络技术服务商。主要为市场应用商提供加速算力、算法及大模型训练等网络技术服务，该服务主要应用于新型现代化互联网企业---web3.0低空经济、无人驾驶、智慧喊市等。目前。公司主营业务的试点城市国内已覆盖达三十多个喊市，达到近1万台以上的设备。现国内权型已成熟，达到量化标准，把储
显示报错：（或者显示open_port /dev/wheeltec_lidar ERROR!解决方法：给串口增加权限。
2023年9月14日，清华大学吴华强及高滨共同通讯在Science在线发表题为“Edge learning using a fully integrated neuro-inspired memristor chip”的研究论文，论文显示，团队基于存内计算范式，研制出全系统集成、支持高效片上学习(机器学习能在硬件端直接完成)的存内计算芯片。针对AI时代的新技术的方向，基于存储器运行计算的新型架构模
让我们从基本概念开始：设M∈Rm×nM∈Rm×n为一个m×nm \times nm×n的实矩阵。其秩（rank）rankMmaxk存在k个线性无关的行向量或列向量= \max \{ k : \text{存在 $k$ 个线性无关的行向量或列向量} \}.rankMmaxk存在k个线性无关的行向量或列向量通俗地说，秩可以理解为矩阵真实的“维度”或“复杂度”。当rankMr≪minmnrankMr≪
与传统的冯·诺依曼架构不同，神经形态芯片模拟人脑的神经元和突触结构，具有超低功耗和并行处理能力，特别适合边缘设备上的AI应用。面对这一趋势，技术从业者需要持续关注边缘AI的前沿进展，企业需要制定合适的边缘智能战略，政策制定者需要为这一新兴领域创造有利的发展环境。特别是5G的网络切片和移动边缘计算(MEC)技术，能够为不同类型的边缘AI应用提供定制化的网络资源，确保关键业务的服务质量。通过将机器学习
海思带AI ISP方案开发：海思3559A方案多目拼接+Hi3403V100方案双目视频拼接融合模组+Hi3519DV500方案套板
边缘计算设备与部署方案
本文主要是为了在xavier nx上部署slam vins-mono做准备，内容是nx刷机教程
Jetson Nano是一款小型的嵌入式计算机，具备较强的计算能力，特别适合进行边缘人工智能应用。
下载Nomachine安装包（Jetson属于arm框架所以需要下载arm版本。
hi3516dv300端侧AI芯片；NNIE AI Subsystem；yolov3部署应用
从JetPack 6 开始，Nvidia删除了/sys/class/gpio这种方法来控制GPIO。现在用全新的方式来控制GPIO。
原论文通过离线预训练和在线微调相结合，构建了O2O-DRL模型以解决冷启动问题，从而在边缘环境中实现高效、实时的任务调度。实验结果表明，O2O-DRL在多种负载条件下优于传统方法，展示了其在边缘计算应用中的可行性和扩展潜力。
体感控制器Leap-Motion上手安装教程
视觉SOC领域，安防市场，海思一度处于垄断地位，超过60%的市占率，直接登上王座，记录仪市场，虽然是后来者，海思也有极快的增长。来到视觉AI领域，海思更是以绝对的压倒性优势，独占鳌头。人们似乎已经忘记了在视觉SOC领域有两个曾经的王者，一直还在紧紧跟随，那就是安霸和联咏。传统安防市场从业者应该都知道，安霸是高端IPC的代名词，优秀的ISP图像效果，超低的编码码流，超低的功耗，性能上没得挑，但是有一
本文介绍了如何在nx上安装D435iSDK与realsense-ros，该版本可以稳定运行，解决imu消息不输出的问题，为后面部署vins-mono打下基础。
错误关闭vim后重新打开会出现以下界面报错提醒：Found a swap file by the name。
rk3588部署yolo11
常见量化方式介绍 对称、非对称量化 dynamic_fixed_point量化 混合量化等等
C1901是⼀款针对英伟达Jetson Orin nano核⼼卡进⾏研发的⾼性价⽐载板，该底板基于公版⽅案进⾏开发，能提供和公版接近的外设接⼝，价格更是相当亲民，仅需299元！（企业级客户免费寄样）。
Sobel边缘检测与canny边缘检测对比
皮带是矿山生产中重要的输送设备，由于设备、环境等原因，皮带易发生跑偏，给企业带来经济损失与安全隐患。现有的皮带跑偏检测方法主要分为人工巡检法与机器视觉检测法。人工巡检存在漏检问题，对于长距离、复杂环境下的皮带跑偏检测并不适用。机器视觉检测法分为两种方法。在机器视觉检测方法中，对于前者，利用边缘检测算子提取皮带边缘，然后通过检测边缘与标定区域之间的位置关系判定是否发生皮带跑偏。当光线或皮带物料发生变
这是RK3588开发板的边缘段程序，与客户端的改动差不多，只不过服务端加载onnx权重文件，客户端加载rknn权重文件我的客户端代码也包括本地对比和客户端两种。
Rknn提供了两套C的API，分别是通用接口和零拷贝接口，上一篇文章使用通用接口进行推理，本文主要采用零拷贝接口进行推理。同时兄弟们也可以注意到百度的FastDeploy在rknpu上也是采用的零拷贝接口，应该是相对性能会好一点。
在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点、应用场景及优缺点。
当观看一幅图像时，人们会不由自主地被图像中的某些物体或区域所吸引（例如，图1中第二张图像里的蓝精灵），这主要是由人类的视觉注意力机制所导致的，而这些物体被称为显著目标[1]–[3]。在计算机视觉领域中，模拟这种机制，显著目标检测（SOD）是一项自动定位场景中最具视觉吸引力的物体或区域的任务，它已成功应用于众多任务中，如分割[4]–[9]、检索[10]、增强[11]–[15]以及质量评估[16],
1、检查系统环境检查系统环境，一般都已经安装好jetpack了，所以我们只需要查询jetpack版本跟系统环境信息执行cat和查看。2、下载安装pytorch进入nvidia网址安装适配的 pytorch-gpu版本（不建议安装cpu，基本上不能应用ai例如本机使用的 jetpack 5.1.2，选择v2.1.0 版本即可。既然找到网址了我一般是下载好whl文件然后本地下载，下载好了之后直接pip
问题一： 什么叫做显著实例分割（SIS）？显著实例分割（SIS, Salient Instance Segmentation）是一种结合了显著性检测（Salient Object Detection）和实例分割（Instance Segmentation）的任务，目标是从图像中分割出最重要或最显著的物体实例。问题二：什么叫做Mask R-CNN？Mask R-CNN是一种深度学习模型，专门用于**
一、概念界定平滑与模糊即失去焦点，致使看不到图像的细节，也就是说像素点与周围像素点混合了，在边缘检测方面很有用处，常用的
这样组织的设备树属性清晰、符合官方规范，并且易于理解。希望这篇文章能帮助你更好地掌握设备树属性的使用！是用来描述硬件的关键数据结构。它允许操作系统无需修改内核代码即可适配不同的硬件平台。，用于存储与设备相关的信息。每个设备树节点都可以包含多个属性。地介绍设备树中的属性，并提供易于理解的示例。连接外部 GPIO 设备，如 LED。厂商（Vendor）可以定义自己的属性，在嵌入式 Linux 设备开发
边缘计算在计算机视觉中能显著提升实时性和隐私保护，但测试时需全面考虑性能、可靠性、安全性等因素，确保系统在不同场景下的稳定运行。送您一份软件测试学习资料大礼包。
模型测试阶段，YOLO-v4-Tiny、YOLO-v4-MobileNet-v3和YOLO-v4L-SA 在VOC2012数据集的检测的准确率、召回率和精度mAP值结果如下表4-3所示。骨干网络部分由1个卷积层和8个SA-bneck结构和7个bneck，本章设计的 SA-bneck结构为对MobileNet-v3中bneck结构的改进，保留MobileNet-v3中使 用1个3×3卷积和1个1×1
第六届电气、电子信息与通信工程国际学术会议 (EEICE 2025）将于2025年4月18-20日在中国深圳召开。由深圳技术大学主办，由深圳技术大学未来技术学院、深圳技术大学集成电路与光电芯片学院和AEIC学术交流中心共同承办，由西安交通大学、东北大学、华中科技大学、华中师范大学、西北工业大学和深圳大学支持举办。将围绕“电气工程”、“电子信息技术”、“通信工程”以及“光电信息”的新研究领域展开讨论
边缘 AI（Edge AI）指的是在本地设备上运行 AI 模型，而无需依赖云计算，适用于实时响应的应用场景。随着 5G 发展和 AI 硬件加速，Edge AI 未来可能主导智能物联网（IoT）的发展方向。：智能摄像头（安防）、无人机导航、自动驾驶。：计算资源受限、模型压缩与优化、能耗管理。
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