【Atlas 移植训练营 极市×昇腾】 Atlas 移植初体验
华为的Atlas系列硬件是基于昇腾系列(HUAWEI Ascend)AI 处理器,通过模块、标卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,打造面向 “ 端、边、云 ” 的全场景AI基础设施方案。在这次的极市与昇腾举行的【Atlas移植营】中,体验了将YOLOv5模型移植到Atlas设备这一过程,期间收获很多。
华为的Atlas系列硬件是基于昇腾系列(HUAWEI Ascend)AI 处理器,通过模块、标卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,打造面向 “ 端、边、云 ” 的全场景AI基础设施方案。在这次的极市与昇腾举行的【Atlas移植营】中,体验了将YOLOv5模型移植到Atlas设备这一过程,期间收获很多。
需要设置如下两个变量
CMAKE_TOOLCHAIN_FILE
CMAKE_PREFIX_PATH
可以在vs code的settings.json
里使用如下参数配置
1 | { |
在Settings > 构建、执行、部署 > CMake > CMake选项
中,使用如下参数
1 | -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=[vcpkg root]/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=[Qt root]/6.2.4/macos |
本文介绍了生成对抗网络的起源与发展,并分析了其面临的挑战。
在本章中,我们介绍了一些广泛使用的统计和机器学习模型,以激发后面对优化理论和算法的讨论。
一组 $2m + 1$ 个连续值通过n次多项式($n < 2m + 1$)确定最佳均方拟合。该多项式的形式如下:
“搜索”是一个如此宽泛的术语,以至于整系列都可以被称为Python中的经典搜索问题。本章是关于每个程序员都应该知道的核心搜索算法。尽管有宣言式的标题,但并不表明是全面的。
摘要: 边缘检测是指对图像中尖锐不连续点进行识别和定位的过程。因此,边缘检测是图像分析中的一个重要步骤,是解决许多复杂问题的关键。边缘检测是大多数图像处理应用中的一个基本工具,用于从帧中获取信息,作为特征提取和目标分割的先导步骤。边缘检测技术已经广泛应用于物体识别、目标跟踪、分割、数据压缩提取以及图像重建等匹配领域。边缘检测方法利用图像灰度的变化将原始图像转换为边缘图像。本文采用两种边缘检测算法即Canny边缘检测算法和Sobel边缘检测算法对用于人脸检测的人脸图像进行边缘提取。通过对性能因素即精度和速度的分析,找出哪种算法效果更好。实验结果表明,Canny边缘检测算法优于Sobel边缘检测算法。
首先,我们将探索一些简单的问题,这些问题可以用几个相对较短的函数来解决。
以下是一些在 Qt 和 OpenCV 中用到的设计模式。
In this post, we are going to learn how to apply cool geometric effects to images.