openvino2024.1.0识别不到集成显卡的坑。

指的是在红外探测器芯片焦平面阵列上，每个像元的实际物理尺寸，也就是我们常说的30μm、25μm 、17μm、12μm、10μm 、8μm之类的。或者像元中心距，即相邻像元中心之间的物理距离。空间分辨率 = 瞬时视场角 = IFOV。

解决问题：GT911触控芯片，中断引脚初始化后，自动重复的进入中断

要解决这个问题，我快速联想到了K-Fold Cross Validation(后续简称cv)，因为cv给我的直观记忆感受就是能让大部分的数据进入到训练当中。关于cv，我们常见的概念图如下，图片来自。换句话说，在执行K-Fold Cross Validation的时候，应该把所有的数据都用于K-Fold Cross Validation，不需要单独保留一份test集。，因为性能在之前的cv已经评估过

指的是在红外探测器芯片焦平面阵列上，每个像元的实际物理尺寸，也就是我们常说的30μm、25μm 、17μm、12μm、10μm 、8μm之类的。或者像元中心距，即相邻像元中心之间的物理距离。空间分辨率 = 瞬时视场角 = IFOV。

【代码】深度学习训练速度上不去(硬件篇)

Ultralytics_yolov10目标检测，预处理函数入口。随着Ultralytics的更新，yolov5-v11可以统一使用Ultralytics包体，这篇博客更新一下。

边缘检测是计算机视觉中的一项基础技术，用于识别图像中物体的边界。霍夫变换是一种特征提取技术，能够从复杂背景中识别几何形状，如直线、圆形等。本教程将介绍边缘检测的基本概念和霍夫变换检测圆的数学原理，并提供Python代码示例，帮助新手理解和实践这两种技术。

onnx模型转openvinoIR模型+推理（学习笔记）

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