rk3588使用npu进行模型转换和推理，加速AI应用落地
本来想使用tensorrt进行加速推理，但是前提需要cuda，rk的板子上都是Arm的手机gpu，没有Nvidia的cuda，所以这条路行不通。使用该NPU需要下载RKNN SDK，RKNN SDK 为带有 NPU 的RK3588S/RK3588 芯片平台提供编程接口，能够帮助用户部署使用 RKNN
神经网络算法基本原理及其实现
目录背景知识人工神经元模型激活函数网络结构工作状态学习方式BP算法原理算法实现（MATLAB）背景知识在我们人体内的神经元的基本结构，相信大家并不陌生，看完下面这张图，相信大家都能懂什么是人工神经网络？人工神经网络是具有适应性的简单神经元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界
【双目视觉】 SGBM算法应用（Python版）
我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成。：重映射，即把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置，俗称“拼接”四种模式，它们的精度和速度呈反比，可根据情况来选择不同的模式.自制的标定数据集，必须用自己相机拍摄照片制作数据集。函数为opencv集成的算法；
权重确定方法五：CRITIC权重法
CRITIC权重法是一种基于数据波动性的客观赋权法。其思想在于两项指标，分别是波动性（对比强度）和冲突性（相关性）指标。对比强度使用标准差进行表示，如果数据标准差越大说明波动越大，权重会越高；冲突性使用相关系数进行表示，如果指标之间的相关系数值越大，说明冲突性越小，那么其权重也就越低。权重计算时，
VMware ESXi安装NVIDIA GPU显卡硬件驱动和配置vGPU
一、驱动软件准备：从nvidia网站下载驱动，注意，和普通显卡下载驱动地址不同。按照ESXi对应版本不同下载不同的安装包。安装包内含ESXi主机驱动和虚拟机驱动。GPU显卡和物理服务器兼容查询：（重要：一定要查兼容，最近遇到一客户反馈安装驱动后运行nvidia-smi各种报错，最后查询是因为不兼容导
yolov5 训练结果解析
yolov5 训练结果解析在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图：一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵：①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确
深度学习 简介
在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法
MAE详解
目录一、介绍二、网络结构1. encoder2. decoder3. LOSS三、实验全文参考：论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners_塔_Tass的博客-CSDN博客masked autoencoders(MAE)是hekai
（Note）优化器Adam的学习率设置
从统计的角度看，Adam的自适应原理也是根据统计对梯度进行修正，但依然离不开前面设置的学习率。如果学习率设置的过大，则会导致模型发散，造成收敛较慢或陷入局部最小值点，因为过大的学习率会在优化过程中跳过最优解或次优解。同时神经网络的损失函数基本不是凸函数，而梯度下降法这些优化方法主要针对的是凸函数，所
QGC地面站使用教程
文章目录前言一、前言QGC地面站版本：一、
深度强化学习-TD3算法原理与代码
引言Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)是由Scott Fujimoto等人在Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法上改进得到的一种用于解决连续控制问题的在线(on-line)异策(
【人工智能】利用α-β搜索的博弈树算法编写一字棋游戏（QDU）
人工智能 α-β剪枝 博弈树 井字棋 青岛大学 QDU
计算机视觉教程3-1：全面详解图像边缘检测算法(附Python实战)
图像边缘检测算法种类繁多，本文系统梳理了图像边缘检测算法，并都附上了Python实战代码加深理解，便于二次开发
自然语言处理—文本分类综述/什么是文本分类
最近在学习文本分类，读了很多博主的文章，要么已经严重过时（还在一个劲介绍SVM、贝叶斯)，要么就是机器翻译的别人的英文论文，几乎看遍全文，竟然没有一篇能看的综述，花了一个月时间，参考了很多文献，特此写下此文。思维导图https://www.processon.com/mindmap/61888043
语义分割系列7-Attention Unet（pytorch实现）
本文介绍了AttentionUnet模型和其主要中心思想，并在pytorch框架上构建了Attention Unet模型，构建了Attention gate模块，在数据集Camvid上进行复现。
计算机视觉——相机标定
相机标定
关于 FLOPS、FLOPs、参数量的相关计算
最近找到一些计算FLOPs的文章，奈何全是水文，讲都讲不清楚，完完全全的究极缝合怪。因此，这里准备彻底搞懂。
【算法】跑ORB-SLAM3遇到的问题、解决方法、效果展示（环境：Ubuntu18.04+ROS melodic）
文章目录一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4.4 not found2、问题：error: ‘slots_reference’ was not declared in this scope二、ORB-SLAM3 效果展示一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4
YOLOv5-v6.0学习笔记
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。YOLOv5在Conv模块中封装了三个功能：包括卷积(Conv2d)、Batch Normalization和激活函数，同时使用autopad(k, p)实现了padding的效果。其中YOLOv
对sklearn中transform()和fit_transform()的深入理解
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