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<sa8650>sa8650 CDT-之-汽车CDT配置用户指南(上)
sa8650 sa8650 CDT 之 汽车CDT配置用户指南 上 2 CDT概述 2 1 Platform ID值 2 2 CDT一般结构 2 3 CDT头 2 4 块元数据 2 5 CDBs 2 6 加载CDT的启动过程
QAM8650PSA8650平台开发
汽车
车载系统
视觉检测
arm开发
<sa8650>sa8650 CDT-之-汽车CDT配置用户指南(下)
sa8650 sa8650 CDT 之 汽车CDT配置用户指南 下 3 设备树 3 1 匹配CDT与DTS 3 2 修改CDT信息 以选择不同的设备树 4 CDT的使用 4 1 CDT在TZ中的使用 4 2 CDT在主机中的使用 QNX
QAM8650PSA8650平台开发
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CVPR 2023和ICLR 2023异常检测相关文章
关键词 Anomaly Detection Outlier Detection Out of Distribution Abnomal Detecting Abnormal Detection Defect DetectionInspect
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Radxa Rock 3a NPU调用指南
0x0 Radxa Rock 3a开发板介绍 Radxa Rock 3a开发板是基于瑞芯微RK3568芯片设计的 ARM CPU采用4核Cortex A55 Cortex A53的继任者 主频最高可达2 0Ghz CPU性能相当于中高端手机
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【Python-利用动态二维码传输文件(四)】使用pyautogui库录屏(连续截图),然后利用OpenCV逐张读取截图,识别当中的二维码信息,并把信息重组成原文件
程序示意图 目录 一 使用pyautogui库 对电脑屏幕进行录屏 二 使用OpenCV库对100帧截图进行识别 并与原29帧二维码图片内含信息进行比对 三 把获取的100帧二维码信息去重 并保持原来顺序 重组成原来的文件 四 小结和完整代
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施努卡:基于深度学习的裂缝检测技术
不同于传统的裂缝检测方法 基于深度学习的检测方法不需要人工干预 能自主学习有代表性的特征 直接对输入图像的裂缝进行检测 随着深度学习方法在许多应用场景中取得了很好的检测结果 国内众多研究人员也开始把基于深度学习的目标检测模型和语义分割模型用
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在C#中使用Halcon开发视觉检测程序
本文的初衷是希望帮助那些有其它平台视觉算法开发经验的人能快速转入Halcon平台下 通过文中的示例开发者能快速了解一个Halcon项目开发的基本步骤 让开发者能把精力完全集中到算法的开发上面 首先 你需要安装Halcon HALCON 18
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MMselfSup训练自监督模型之mocov3
一 环境搭建 1 创建虚拟环境 conda create name openmmlab python 3 8 y 激活虚拟环境 conda activate openmmlab 2 安装pytorch torchvision 根据自己的配置
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ubuntu16.04 使用astra s摄像头
Astra相机使用方法 官网链接 https orbbec3d com develop Astra相机 GitHub orbbec ros astra camera ROS wrapper for Astra camera 普通相机 Git
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实习记录(1)——数据标注
使用数据标注工具labelme对图像进行标注 一 labelme的安装 首先需要python环境 激活anaconda环境后可以直接输入以下指令 pip install labelme 注意 建议以管理员权限打开dos 不然可能安装报错 二
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YOLOv5 训练报错记录(持续更新中...)
1 AttributeError Can t get attribute C3 AttributeError Can t get attribute C3 on
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【pytorch目标检测】FPN网络结构
语义一般指的是图像每个像素点的类别归属 语义信息可以理解为与类别划分有关的信息 对网络前端通过非线性变换 对图像内容中纹理 几何颜色等信息表达 这种表达会使网络后端对类别归属做出正确的预测 低级语义信息 对浅层特征的表达 如颜色 几何 纹理
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机器视觉图像分析领域,单目测量和双目测量有什么区别和用途?
单目测量和双目测量在许多应用场景中都有广泛的应用 以下是一些典型的应用场景 单目测量应用场景 1 无人机定位与导航 单目摄像头可以用于无人机的视觉定位与导航 通过捕捉地面特征点 实现无人机的姿态估计和位置定位 2 机器人视觉导航 在轻量级的
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以违停检测为示例的利用微软云AIOT技术加速项目落地
AIoT即融合了AI 人工智能 和IoT 物联网 的技术 图形图像处理是人工智能领域中重要的一个分支 在日常生活中也存在大量基于图形图像的处理的场景 比如交通违章抓拍 基于视觉的司机防疲劳监测 家用摄像机的老人摔倒报警等功能 对于物联网则在
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3090单卡+yoloV8+训练手势识别(手把手教学)
利用yoloV8训练自己的数据集 手势识别数据 github 官方项目链接 yolo相关发展史介绍 YOLO You Only Look Once 是一种流行的对象检测和图像分割模型 由华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali
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SLAM入门
SLAM定义 SLAM Simultaneous localization and mapping 同时定位 我在哪里 与建图 我周围有什么 当某种移动设备 汽车 扫地机 手机 无人机 机器人 从一个未知环境的未知地点出发 在运动过程中 通
Slam
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opencv实战——机器视觉检测和计数
引言 在机器视觉中 有时需要对产品进行检测和计数 其难点无非是对于产品的图像分割 由于之前网购的维生素片 有时候忘了今天有没有吃过 就想对瓶子里的药片计数 在学习opencv以后 希望实现对于维生素片分割计数算法 本次实战在基于形态学的基础
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计算机视觉应用(二)疲劳识别
疲劳识别一度是热门 在疲劳驾驶 疲劳加班熬夜 学生上课打瞌睡等方面都得到了应用 很多刚入门的AI学子是用把疲劳图像进行分类 和正常状态做区分 这种分类方式往往会误检 这是由于这类属于细粒度分类 类外差距小 不打瞌睡和打瞌睡 类内差距大 不同
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