原文链接：【嵌入式AI部署&基础网络篇】轻量化神经网络精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。前面几篇介绍了如何在嵌入式AI芯片上部署神经网络：【嵌入式AI开发】篇五|实战篇一

介绍在STM32cubeIDE上部署AI模型的系列教程，开发板型号STM32H747I-disco，值得一看。MCUAI原文链接:【嵌入式AI开发】篇四|部署篇：STM32cubeIDE上部署神经网络之模型部署

1. 介绍论文地址：Adversarial Feature Hallucination Networks for Few-Shot Learning.参考代码：https://github.com/KandariSrinivas/Adversarial-Feature-Hallucination-Networks-for-Few-Shot-Learning针对问题：小样本学习、数据多样性和可判别性

源码模板主要由以下几个模块构成，依次是：特征可视化、数据增强和网络正则化、数据集和加载、模型部署、各种常用深度学习模型、各种常用Loss、模型保存和tensorbord可视化、tf模型转pytorch，以及模型的训练和测试。

1. 前言入坑深度学习已快一年，写过不少代码，也复现过不少论文，因为代码这块一直都是自己摸索着前行，走了不少弯路，甚至现在，也偶尔会发现一些自己一直忽略的细节。我们写一份代码，复现一篇论文，都希望它是完全正确的。但是从博客或文章中参考到的网络结构都是比较粗糙的，即使你能从某些地方获取到源码，也很难对某些细节做出说明。特别地，深度学习发展到成熟的今天，你的一行代码，一个符号都可能导致另一个不一致或更

在程序开发中，很多时候需要用到别人开发的工具包，如OpenCV和itk。一般而言，在vs中，很少使用源文件，大部分是使用对类进行声明的头文件和封装了类的链接库（静态lib或动态dll）。如果要使用这些类，需要在文件中包含头文件的名字，如#include “cv.h”。但这个并不够，因为这个文件一般来说不在当前目录下，解决方法如下：方法一：将所包含的头文件复制到当前目录下，这个比较有局限性，因为如果

在不同的版本中，EDID标准逐步增强了对分辨率、色彩能力、音频传输以及特殊技术（如HDR和VRR）的支持，以满足不断发展的显示技术需求。而用户在选择设备时，应根据实际需求和兼容性考虑，选择合适的EDID版本，以获得最佳的显示效果和使用体验。

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问题：pip3 install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1Collecting torch==1.8.1Downloading torch-1.8.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (804.1 MB)|████████████████████████████████| 804.1 MB 183 kB/s eta 0:00:01

std::greater是用于执行比较的功能对象。它被定义为greater-than不等式比较的Function对象类。这可用于更改给定功能的功能。这也可以与各种标准算法一起使用，例如排序，优先级队列等。头文件：#include <functional.h>模板类别：template <class T> struct greater;参数：T是要通过函数调用进行比较的参数类