前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(4)mobilefacenet.cfg参数配置挖坑解决与SVP_NNIE_Cnn实现分析,目前项目需要对mobilefacenet网络进行.wk的开发,下面给出在.wk生成过程…

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(3)RuyiStudio软件 .wk文件生成过程-mobilefacenet.cfg的参数配置,目前项目需要对mobilefacenet网络进行.wk的开发,通过RuyiStudio创建工程(关于软件RuyiStudio的安装与配置看后期是否有时间,有时间就会出一篇随笔供大家参考),在工程下配置mobilefacenet.cfg文件,加载训练好的mobilefacenet.caffemodel与mobile…

前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程,目前实现PC端对mob…

前面随笔讲了关于NNIE的整个开发流程,并给出了Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程:https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14528882.html,下文是Hi3559AV100 NNIE开发(7) Ruyistudio 输出mobileface_func.wk与板载运行mobileface_chip.wk输出中间…

前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(6)RFCN中实现关键线程函数->SAMPLE_SVP_NNIE_Rfcn_ViToVo()进行数据流分析,通过对线程函数分析,详细了解如何对.wk模型数据进行处理并弄清楚检测…

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(2)-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析,通过对LoadModel函数及NNIE Init函数实现分析,结合上一篇随笔对LoadModel函数参数挖掘,很大程度上能够理解NNIE初始化实现过程,并给其他算法模型在NNIE移植提供参考,下面将给出RFCN Load_Model函数执行过程与NNIE_RFCN参数初始化过程. 1.RFCN Load_Model函数执行过程…

在系统处理中,有时候需要发送邮件通知用户,如新增用户的邮件确认,密码找回,以及常规订阅消息.通知等内容处理,都可以通过邮件的方式进行处理.本篇随笔介绍结合VUE+Element 前端,实现系统的邮件参数配置管理,以及基于邮件模板的方式进行邮件的发送. 1.邮件参数的配置管理 邮件参数一般需要配置如用户名.密码.邮件地址,显示名称,以及其他邮件所需的必要配置,一般我们可以通过界面管理的方式进行常规的参数配置,如下界面所示. 其中的登录密码,现在一般是授权登录密码,而不是原始的账号密码了.以163为…

1.安装jdk 因为eclipse是java开发的,运行eclipse程序需要安装jdk 安装jdk以后需要配置java_home环境变量 2.安装python2.7(比较简单,此处略) 3.下载eclipse和python针对eclipse开发的插件pydev pydev第三方插件包下载地址:https://sourceforge.net/projects/pydev/files/ (此处,我们已4.0为例) 下载PyDev 4.0.0.zip解压后出现features和plugins 分别将…

下面随笔将给出Hi3559AV100 NNIE RFCN开发:V4L2->VDEC->VPSS->NNIE->VGS->VO系统整体动态调试实现,最终的效果是:USB摄像头通过板载处理能够把图像通过HDMI接口输出,并结合RFCN模型,通过NNIE实现目标检测,下面给出具体的实现过程. 板载平台:BOXER-8410AI 芯片型号:Hi3559AV100 相机型号:Logitch c270 开发环境:VM15.5+ubuntu16.04+Hilinux 首先给出本篇随笔涉及之…

在之后的hi3559AV100板载开发中,除了走通V4L2->VDEC->VPSS->VO(HDMI)输出,还有需要进行神经网络的开发学习,进行如face detection的开发等等,满足后期功能的需求,这一篇随笔大体说明了SVP(NNIE)的开发流程. 1.SVP SVP(Smart Vision Platform)是海思媒体处理芯片智能视觉异构加速平台.该平台包含了CPU.DSP.NNIE(Neural Network Inference Engine)等多个硬件处理单元和运行在这…