WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope

CSDN下载链接：目录1 技术方案 11.1 可选方案 11.1.1 ARM 11.1.2 CPU+FPGA 11.1.3 AI芯片 11.1.4 树莓派 11.2 挑战与解决 11.2.1 挑战 11.2.2 修剪神经网络 21.2.3 嵌入式终端优化 21.3 GPU 21.4 ARM 31.5 FPGA结构的并行计算 41.5.1 介绍 41.5.2 流水线计算 41.5.3 分布式流水线计

B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ET4y1c7rw/CSDN文件下载：GitHub链接：目录前言 41 Kendryte开发 51.1 IDE环境 51.2 开发使用 61.2.1 驱动安装 61.2.2 使用教程 61.3 加载深度学习模型 71.4 摄像头和显示屏调试 81.4.1 测试camera和LCD 81.4.2 图像底色问题 81.4.3

目录前言 11 EAIDK310开发流程 21.1 流程图 21.2 必备技能 31.3 Tengine说明 32 深度学习模型模型转换 42.1 保存模型和参数 42.1.1 保存模型结构和权重参数 42.1.2 只保存模型权重 42.1.3 加载别人训练好的模型 42.1.4 分别加载网络的结构和参数 42.2 pytorch转ONNX 52.2.1 保存模型结构和权重参数 52.2.2 只保

先贴上代码，再解释：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Dense, Activationfrom keras.optimizers import SGDfrom keras.utils import np_utilsimport kerasimport numpy as npdef load_mnist

https://www.sohu.com/a/169062329_413980随着 AI 概念火爆全球，做 AI 芯片的公司也层出不穷。为了让市场和观众能记住自家的产品，各家在芯片命名方面都下了点功夫，既要独特，又要和公司产品契合，还要朗朗上口，也要容易让人记住。比较有意思的是，很多家都采用了「xPU」的命名方式。本文就来盘点一下目前各种「xPU」命名 AI 芯片，以及芯片行业里的各种「xPU」缩