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RSS订阅原创 rknn的后处理代码分析
总结一下, 整个过程, 第一步, 将rknn的三个尺度的结果, 分别提取出来, 例如这个图中的所有grid_cell的3个anchor的正向传播计算结果, 先拿物体置信度阈值过滤一遍, 再拿出每个gride_cell的的80类别的置信度, 排序之后, 保留最大的那个, 再过一遍分类置信度, 在这里, 跟物体置信度是同一个阈值, 低于这个阈值的丢掉, 然后两个置信度相乘, 作为这个grid_cell的objetcProb, 而最大的置信度的类比, 作为这个grid_cell的分类标签.
2023-08-07 11:50:00
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原创 RV1126的RKNN NPU驱动升级
除了驱动, 还需要push npu_ko下面的galcore_puma.ko, 注意, 是带内部版本号的驱动, 复制到板子的距离位置, 用find -name galcore.ko, 看看原来的驱动文件在哪, 就先备份原来的文件, 再push过去即可.问题的出现是发现rknn模型莫名其妙的不起作用, 明明训练出的yolo pt模型推理是没问题的, 但是转成rknn之后就莫名其妙要么出来很乱的推理结果, 要么就是不出结果.这样, 就能保证你辛苦训练出来的pt转成的rknn, 不会有问题.
2023-07-01 17:45:20
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原创 nordic DFU一文解决所有问题＜二＞
你的应用app, 就是一个带有dfu service的若干业务的service, 废话, 完整的应用固件, 固件的flash起始位置根据sdk17.1的sd的结尾的page位置决定, 只能是0x26000, 这个我上一节已经说过了. 值得一提的是ram的起始位置是由你的蓝牙协议栈的自定义char的多少, 广播数据的多少以及乱七八糟的东西来决定的, 如果系统起不来, 多半是你的内存设置的多少的问题造成的, 正常如果你打开了log, 它启动失败后会提示你起始内存应该的位置及大小, 你做对应的修改即可.
2023-05-15 16:47:38
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原创 nordic DFU一文解决所有问题＜一＞
首先, 系统上电之后, 芯片会根据MBR跟某个寄存器的值, 来判断你的flash里面有没有bootloader, 具体的位置别较真, 我就这么一说, 你就这么一听就好, 总之, 如果有bootloader, 系统就会从bootloader启动, 不然就从APP所在的flash起始位置(0x26000)启动, 这个不难理解吧., 就先检查APP固件的合法性, 合法就启动APP, 如果不合法, 就会重启或者停留在bootloader, 这个时候表现为你一直会看到一个叫Dfu_Targ的蓝牙在广播.
2023-05-15 15:47:54
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原创 RV1126使用8188EU无线网卡驱动
把I386的选项设置为n, 关掉, 然后添加一行"CONFIG_PLATFORM_ARM_RV1126 = y"然后即make, 不报错的话, 就没问题. 再用file 看看是不是arm的驱动, 别搞成x86的了./opt/atk-dlrv1126-toolchain/ 是交叉编译工具链的位置.然后, 修改Makefile, 添加1126的设定。然后在1126上, 加入驱动引入与ssid的配置.然后push到板子上, 随便弄个目录就行.修改/etc/init.d/rcS启动。可以看得出, 先加载驱动ko。
2023-05-12 13:37:40
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原创 一篇文章, 搞清楚卷积与卷积核到底是怎么回事
它可以提取出垂直边缘, 即你如果把这个卷积核理解成一个深度网络的神经元, 则这个神经元对图像中的垂直排列的边缘像素非常敏感, 如下图, 经过这个卷积核, 这个杯子的垂直边缘保留了, 其他的部分被弱化了.就会发现, 中间的1更像上面的1, 而不是7, 即7具备的横向特征, 中间的1没有, 就像两只狗狗跟一个人站在一起, 你用多毛这个特征来做分别, 你就会发现, 两个狗狗长得更像, 跟人差得远一点.看看具体的MNIST上的应用, 首先把手写体的数字1, 向右移动一点, 还是1, 对吧.
2023-04-27 22:27:57
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原创 恩培的cv训练项目1, 数棍棍儿
通过调整霍夫圆检测函数的pr2, p1, 看起来有戏. 最后归并的过程花了最多时间, 因为对python完全不熟, 不是不熟, 是完全小白, 在copilot的引导之下, 掉入坑里好几次.果断换方案, 其实yolo是我第一个尝试的方法, 把录像转成图片, 但是由于训练集图片选择的都是单一的竹签, 而且都失焦了, 所以yolo的效果太差, 一开始被放弃了.有了上面的图, 我对cv的方案有了一点信心, 最关键, 我看到到标注的难度…但是要学习嘛, 拿来练练手, 挺好的.
2023-03-15 09:29:44
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原创 易百纳 海思3516 UDP推流 WiFi 安卓端 FFMPEG解码 低延时 手把手写安卓Jni项目 ＜二＞
易百纳 海思3516 UDP推流 WiFi 安卓端 FFMPEG解码 低延时 手把手写安卓Jni项目
2022-10-21 11:48:43
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原创 易百纳 海思3516 UDP推流 WiFi 安卓端 FFMPEG解码 低延时 手把手写安卓Jni项目 ＜一＞
易百纳 海思3516 UDP推流 WiFi 安卓端 FFMPEG解码 低延时 手把手写安卓Jni项目
2022-10-21 10:57:54
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原创 易百纳rv1126 a201开发板跑rknn yolov5
使用易百纳的a201板子， 核心是rv1126， 使用rknn跑yolov5的模型推测。
2022-10-07 11:29:43
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空空如也
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