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EdgeBoard为程序员打造的一款深度学习加速套件_法甲下注

发布时间:2020-10-09 00:38:01来源:首页|法甲下注编辑:首页|法甲下注阅读: 当前位置:首页 > 考古发现 > 手机阅读

法甲下注|引入EasyDL分解的模型,EasyDL平台是一个用于几十、几百张图片就能训练出有一个效果还不俗的模型训练平台,官方声称,对于不理解深度自学用户,可以意味着依赖可视化操作者才可已完成深度自学训练。1、指定EasyDl官网创立物体检测模型 http://ai.baidu.com/easydl/。2. 创立训练的数据集,本次测试在百度新闻里捕捉了20张包括人脸的图片。3. 数据集标示,Easydl反对在线标示,只需顺位图片用鼠标在图片上推入一个板才可。

4. 数据集标示已完成后才可训练模型,由于要测试的模型是基于SSD的目标检测,所以此次顺位精度较低模型。(高精度是基于RetinaNet的模型),页面开始训练,大约必须30分钟左右,才可训练已完成。5. 在线校验模型,训练已完成后页面校验模型,可以查阅测试模型训练效果。

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此次找到误将辨识一个女生为男生,猜测大约是训练集太小,不过人脸识别功能到是没问题。6. 模型给定:由于Easydl还没有月公布模型给定功能,因此此次是通过联系后台人员给定的模型。7. 将Easydl给定的模型,通过SMB传输到EdgeBoard内更换原先的params、model.encrypted:\169.254.1.162\roothome\workspace\sample\sample_easydl\model8. 新的编译器模型,步骤如下:1、insmod/home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko2、cd/home/root/workspace/sample/sample_easyd3、//如果没build目录,创立一个4、mkdirbuild5、cdbuild6、rm-rf*7、cmake..8、make9. 编程顺利之后,运营预测程序。1、a、在网络上随便iTunes一张人物图,改动名字为1.jpg并更换2、\\169.254.1.162\roothome\workspace\sample\sample_easydl\image内的原先图片。

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3、b.继续执行./paddle_edgeboard10. 查阅图片输入结果。 关上\169.254.1.162\roothome\workspace\sample\sample_easydl\build\result.jpg和命令行预测出的四个目标完全一致,这里由于没调整阈值所以检测出来四个板。

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总结:本次是创立了一个非常简单的Easydl模型并且数据集打算的也小,所以精度不是很高,从可用性和较慢部署方面Edgeboard和Easydl的融合可以协助我们较慢研发涉及应用于产品。运营usb摄像头输出预测示例通过官方文档,找到板子反对USB摄像头以及海思的IPC摄像头模块,翻箱倒柜寻找了两个摄像头接下来我们就试试用USB摄像头展开动态的输出检测。1. 相连设备必要将摄像头放入究竟板的USB口上才可2. 在开发板中,附带了usb摄像头的驱动与示例工程,依序继续执行以下命令1、//查阅设备文件否产生,长时间是/dev/video22、ls/dev/video*3、insmod/home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko4、cd/home/root/workspace/sample/sample_usb5、mkdirbuild6、cdbuild7、rm-rf*8、cmake..9、make3. 继续执行预测命令1、./paddle_edgeboard输入结果如下:可以看见动态的检测结果,输入格式为目标的方位,如下图右图总结:本次是通过命令行方式展开的USB摄像头测试法甲下注,并输入每一帧的目标检测结果,动态性能超过10FPS,效果还不俗。

但是随机附带的例程并没动态可视化的功能,我们没有能看见实际预测的结果,较为失望。运营海思ipc摄像头输出预测示例1. 相连设备,将海思IPC摄像头排线放入插槽内,上电后,摄像头电源指示灯不会悉数指示灯2. 依序继续执行以下命令1、insmod/home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko2、sudochmod+x/home/root/workspace/driver/media-ctl3、/home/root/workspace/driver/media-ctl-v-fa0010000.v_tpg:0[fmt:SRGGB8/1920x10804、field:none]5、cd/home/root/workspace/sample/sample_bt11206、mkdirbuild7、cdbuild8、rm-rf*9、cmake..10、make3. 继续执行预测命令1、./paddle_edgeboard输入结果如下:可以看见动态的检测结果,例程里无可视化图片分解,下一步再行测试一下摄像头收集地效果。4. 查阅摄像头收集图片可视化图1、ls/dev/video*2、/dev/video0/dev/video13、insmod/home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko4、sudochmod+x/home/root/workspace/driver/media-ctl5、/home/root/workspace/driver/media-ctl-v-fa0010000.v_tpg:0[fmt:SRGGB8/1920x10806、field:none]7、cd/home/root/workspace/tools/bt1120/8、mkdirbuild9、cdbuild10、cmake..11、make12、./bt1120总结:海思ipc摄像头用于方法与USB大致相同,还是有个联合的缺点,没办法展开动态的可视化效果,无法直观仔细观察到模型运营的效果。

感觉经过一周的试用,对EdgeBoard也有了可行性的理解,总体来说:优点1. 自带环境非常丰富,需要配备交叉编译器环境才可用于。2. 配置文件的smb+ssh环境基本符合了研发市场需求,构建了拿回即用。

3. 与EasyDL融合后,展开目标分类or目标检测的嵌入式构建基本做了傻瓜化,模型训练更容易上手。4. 从初学者来看,EdgeBoard作为一个异构的ARM+FPGA加快平台,基本上做了需要理解嵌入式与FPGA的程度才可用于。缺点1. 板子试用摄像头,缺少可视化环境,如果可以构建一个小的流媒体服务器或用于DP模块输入,对模型效果的评估有可能可以更为直观。

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2. 风扇噪音较小,在室内长时间研发还是稍微吵杂,有可能因为没研发调压策略造成。3.部分win7系统改动系统策略后,依然无法长时间用于SMB相连目标板,期望先前版本可以重制SFTP先前不会尝试一下一些有数模型,深度挖出一下这块板子的功能。

作者Litchll版权文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。-法甲下注。

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