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背景由于深度学习模型结构越来越复杂,参数量也越来越大,需要大量的算力去做模型的训练和推理。然而随着移动设备的普及,将深度学习模型部署于计算资源有限基于ARM的移动设备成为了研究的热点。ShuffleNet[1]是一种专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构,主要采用了pointwise group

yolov5 引入RepVGG模型结构

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使用python进行傅里叶FFT 频谱分析

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实验二、人工智能:产生式系统(动物识别系统)

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python智能停车场车牌识别计费系统百度ai

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多智能体强化学习MAPPO源代码解读

多智能体强化学习MAPPO源代码解读在上一篇文章中,我们简单的介绍了MAPPO算法的流程与核心思想,并未结合代码对MAPPO进行介绍,为此,本篇对MAPPO开源代码进行详细解读。本篇解读适合入门学习者,想从全局了解这篇代码的话请参考博主小小何先生的博客。论文名称:The Surprising Eff

anaconda:安装cuda和对应版本的cudnn

复现别人论文的时候经常遇到不同的cuda版本,可以使用anaconda创建虚拟环境,并在不同的虚拟环境中配置对应的cuda版本。

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【OpenCV--边缘检测】

Sobel边缘检测算法相对简单,实际应用时效率比canny要高,但是没有其精确,Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体,其抗噪声能力强,当对效率要求较高,而对细纹理不太关心时,普遍应用Sobel算子。1>基于搜索:通过寻找图像一阶导数中最大值来检测边界利用计算结果估计边缘局部方向,通常采用梯度方

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