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YOLOV4模型剪枝后在Xavier开发板上训练自己的数据集

一、标注数据使用labelImg进行标注,标注方法自行研究,标注完成后生成的是xml后缀的文件,该格式是VOC的标准格式。二、制作自己的数据集我这里总共标注训练数据4351张,类别为船(共一类),数据集制作参考yoloV4里面的readme。import osimport xml.etree.ElementTree as ETif __name__ == '__main__':list_file

#pytorch#深度学习#机器学习
相机中目标成像大小和视场的计算方法

tanA=目标大小/作用距离=像元大小/f(焦距)π=180°,1°=π/180*1000=17.4mrad5.5um是可见光的像元大小25um是红外的像元大小视场计算:比如640512大小的,视场为tanA= (64025um/2)/20mmA=2.4°,2A=4.8°即为640这个方向的视场。目标大小90m9m,作用距离为4500m,焦距20mm,则计算出的像元大小为90/450020=0.3

#经验分享
海思3559使用Yolov3进行目标检测

1、实验环境Ubuntu虚拟机+一根网线+USB转串口+小相机(支持IMX334等,可以查看)2、资料准备《HiMPP V4.0 媒体处理软件开发参考.pdf》这个资料主要介绍了图像是通过什么方式进行输入,处理,以及输出的。VI-VPSS-VO,VENC和VDEC,VGS画图等《HiSVP开发指南.pdf》这个资料主要介绍如何使用NNIE模块进行图像处理,以及ruyistudio的安装和使用教程。

海思3559实现KCF算法

这里我参考IVE模块,采用双通道VPSS,实现KCF的跟踪功能。具体流程为:摄像头读取图像数据实时通过HDMI输出显示,中间经过VI-VPSS-VO。1、编写cmake文件CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.18)project(3559Project)SET(CMAKE_CXX_STANDARD 11)# 设置编译器选项:O3优化,显示所有警告SET(CMAKE_C

到底了