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

论文的caffemodel转化为tensorflow模型过程中越坑无数,最后索性直接用caffe提特征. caffe提取倒数第二层,pool5的输出,fc1000层的输入,2048维的特征 #coding=utf-8 import caffe import os import numpy as np import scipy.io as sio #路径设置 OUTPUT='E:/caffemodel/'#输出txt文件夹 root='E:/caffemodel/' #根目录 deploy=roo

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图

分析原因:寡人怀疑可能是,两层弹出框 采用的是一个开关值,发生了覆盖 解决方式 是在第二层弹框外套层计时器 源代码如下: 修改后为:

1. IPv6第二层寻址 IPV6地址以两种方式与第2层地址相关.第一种方式是IPV6独有的,提供了从第2层地址构建接口ID的机制.第二种方式对IPv4和IPV6都是一样的,提供了将一个IP组播地址映射为一个第2层组播地址的机制. EU1-64接口标识符 IEEE规定了EUI-64标识符的格式.为了使IPv6接口ID成为这样的一个标识符,即以Internet标准顺序(全局/本地位)将第6位反位. IEEE规范也给出从一个48位第2层地址产生一个64位EU1-64标识符的机制.因为有这样的一种机制

Ajax 1.标准请求响应时浏览器的动作(同步操作) 1.1浏览器请求什么资源,跟随显示什么资源2.ajax:异步请求. 2.1局部刷新,通过异步请求,请求到服务器资源数据后,通过脚本修改页面中部分内容.3.ajax 由javascript 推出的. 3.1由jquery 对js 中ajax 代码进行的封装,达到使用方便的效果.4.jquery 中ajax 分类 4.1第一层 $.ajax({ 属性名:值,属性名:值}) 4.1.1是jquery 中功能最全的.代码写起来相对最麻烦的. 4.1.

面向对象第二个特征-继承(Inheritance) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.java中的继承概述 1>.继承概述 多个类种存在相同属性和行为时,讲这些内容抽取到单独一个类中,那么多个类中无需再定义这些属性和行为,只要继承单独的那个类即可. 多个类可以称为子类,单独的这个类称为父类或者超类. 子类可以直接范围父类中的非私有的属性和行为. 通过extends关键字让类与类之间产生继承关系. 继承的出现提供了代码的复用性,让类鱼类之间产生了关系,提供了多态

配置文件 在进入正题之前先做一些铺垫,在openvslam中,配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相机模型,ORB特征检测参数,跟踪参数等. #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC monocular" Camera.setup: "monocular" Camera.model: "perspective" # 相机内

1.只用网络在线结构绘制可视化网络模型 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将对应的网络输入到里面,然后按shift+enter即可查看对应的网络结构 2,可以安装windows, linux, mac等平台,并且支持多种模型的可视化,包括caffe,tensorflow, ONNX等等 https://github.com/lutzroeder/netron https://lutzroeder.github.io/netron/ 2. 使用

目录 Darknet浅层可视化教程 说明 处理步骤 使用python可视化txt文件 Darknet浅层可视化教程 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理. 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试. 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: ./darknet detector test cfg/voc.data data/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_40000.cfg

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

物体识别:SIFT 特征: 人脸识别:LBP 特征: 行人检测:HOG 特征: 0. 常见手工设计的低级别特征 manually designed low-level features 语音:高斯混合模型和隐马尔可夫模型: Gabor features for : texture classification Local Binary Patterns (LBP) for: face classification. SIFT and HOG features for: object recogn

场景如标题 这样不行: [self.navigationController popToRootViewControllerAnimated:YES]; MainViewController *mainCtrl = [(AppDelegate *)[UIApplication sharedApplication].delegate mainCtrl]; mainCtrl.selectedIndex = 3; 这样tabbar 怎么都不会出来的.. 这样才可以..可能还是 这个 层次结构 appl

1.stp协议的由来. 在二层网络中,交换机起到了很重要的作用,如果有一台交换机出现故障会影响网络的使用,为了避免存在单点故障,在实际的二层链路中会采用链路冗余,也就是采用交换设备之间多条联络连接,即多台交换机之间都有连接,这样即使一台交换机故障了,也可以使用其他交换机.这就是链路冗余. 链路冗余会------带来环路. 1.1环路影响一----广播风暴. 上图主机A发送arp报文,交换机B收到后,除接收端口外,其余端口都发送一份.B-->A-->C--->B这样循环(外圈) 交换机A收

,项目开始做了,好遗憾的是,花椒app有更新了版本,

自从使用了lombok之后写代码更加爽了 但是突然遇到前端小姐姐传的对象中的数组后端接收不到,查了好长时间无果后就搁置了. 今天突然想找找什么原因.自己写了一个测试的案例,经过测试过后发现是lombok的bug  我将数组对象手动生成之后再接收发现就没有问题了.坑啊  lombok

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D

本文来自<L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification>,时间线为2017年6月. 近些年,人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大.一个典型的人脸识别流程就是: 训练一个基于softmax loss的深度卷积网络: 提取倒数第二层作为每个样本图片的特征表征: 基于两个样本的表征向量,计算cos的向量相似度. softmax本身并不会让两个正样本对的相似度得分优化的更大,两个负样本对的相似度得分优化的更小.