本文详细介绍了飞控姿态解算中的难点，包括姿态结算为什么要使用传感器数据融合，如何进行数据融合，最后详细解析了Mahony姿态解算的代码。

本文介绍了如何将.pt模型文件转化为onnx格式，以及将onnx格式转换为om文件的两种方法

本文介绍了MindStudio的安装步骤以及如何基于MindStudio让自己的模型在板端实现推理

YOLO系列的目标检测算法在边缘部署方面展现出了强大的性能和广泛的应用潜力。大部分业务场景是利用PyTorch在服务器端完成检测模型的训练，得到相应的.pt、.onnx检测模型文件。随后，综合考量成本、模型计算量完成边缘计算设备选型。最后，根据不同的硬件设备，将.pt或onnx模型文件转化成适配对应硬件平台的模型文件再进行推理（如瑞芯微的rknn格式、昇腾的om格式）。目前网上大多数资料用的是YO

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基于常用的轻量级检测算法yolov5s，在3060显卡训练了一个自己的车辆检测模型。源码版本为yolov5 v6.0，采用UA-DETRAC数据集训练。

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信号量是一种高效的机制，用于实现任务间的通信与同步，以及确保对临界资源的互斥访问。它常被用于协调一组相互竞争的任务，以安全地访问共享资源。在多任务操作系统中，这种机制对于维护任务间的同步和防止资源冲突至关重要。二值信号量与互斥信号量（通常简称为互斥量互斥量内置了优先级继承机制，这一特性有助于防止优先级反转问题，确保系统运行的稳定性和可预测性。相比之下，二值信号量则不直接支持优先级继承，因此它更多地

YOLO系列的目标检测算法在边缘部署方面展现出了强大的性能和广泛的应用潜力。大部分业务场景是利用PyTorch在服务器端完成检测模型的训练，得到相应的.pt、.onnx检测模型文件。随后，综合考量成本、模型计算量完成边缘计算设备选型。最后，根据不同的硬件设备，将.pt或onnx模型文件转化成适配对应硬件平台的模型文件再进行推理（如瑞芯微的rknn格式、昇腾的om格式）。目前网上大多数资料用的是YO

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