IoU 作为目标检测算法性能 mAP 计算的一个非常重要的函数。但纵观 IoU 计算的介绍知识，都是直接给出代码，给出计算方法，没有人彻底地分析过其中的逻辑，故本人书写该篇博客来介绍下其中的逻辑。1. IoU的简介及原理解析IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框”

1.install dependeniessudo apt-get install subversionlibv4l-devlibjpeg62-devimagemagick cmake subversion2.mjpeg-streamer install:git clone https://github.com/vcsy1994/mjpg-streamer.gitcd mjpg-streamerm

参考以下连接获取原始 retinaface模型：mirrors / wzj5133329 / retinaface_caffe · GitCodehttps://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFaceretinaface(mxnet)的CAFFE模型https://github.com/Charrin/RetinaFace

被扫描的代码不能包含任何形式的压缩包，库文件等等，如果有的化，需要删除，或者用自带的extractcode工具执行递归解压。各类开源协议权责总结。

测试方式：

zephyr ip-stack-architecturezephyr ip-stack-dataflow.enc28j60 device.

Repo是一个基于git的仓库管理工具,它由python语言实现，使用Repo，可以将很多的git仓库一起打包管理，做统一的git操作，完成任务。安装repo环境：repo环境包括两部分，第一部分是repo命令本身，它是一个python可执行脚本文件，另一部分是一个名字叫做repo.git仓库。示意如下：下面我们就逐步安装这两部分：在root模式下，输入以下命令，安装repo工具:curl htt

ncnn 是腾讯开源的神经网络推理框架，官方仓库有详细介绍：https://github.com/Tencent/ncnn.git下面在普通PC的ubuntu18.04环境上搭建环境，运行一把。1.下载代码：git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git2.配置环境：cd ncnnmkdir buildcd buildcmake -DCMAKE_BUIL

源码：https://git.trustedfirmware.org/TF-M/trusted-firmware-m.git/IoT高速发展的今天，大量的IoT设备使用了Arm M-profile为核心的芯片。我们会接触到越来越多的IoT设备，一个问题油然而生：数量如此巨大的IoT设备的安全性如何？目前针对IoT安全的技术和标准可谓千姿百态，除了必要的硬件安全技术，与之配套的安全软件也是必不可少的

1.Tina SDK打开内核NNA驱动支持make kernel_menuconfig->打开 CONFIG_SUNXI_NNA这样，内核才会出现/dev/nna设备节点2.编译YOLO算法用例库算法用例库的布局如下图所示，编译前，需要调整Makefile中默认的编译器路径未正确路径:编译过程：编译生成了可执行测试文件yolo3将整个目录拷贝到TF卡上，卡挂载到V833平台上，输出警告不用管