文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“CTRL+F"可以搜索文件。一、准备工作1、下载MediaPipegitclone-bv0.8.5https://github.com/google/mediapipe2、安装官方编译器bazel4.0
文章目录前言FocusDecoupleheadStrongdataaugmentationAnchorFreeMultipositivesSimOTA代码实现输入预处理输出后处理参考前言在目标检测2022最新进展中提到YOLOX，YOLOX是由旷视工作，开源了源代码，在知乎的问题上并做出了详细的解答：如何评价旷视开源的YOLOX，效果超过YOLOv5，可谓是“长江后浪推前浪”。YOLOx创新在于使用DecoupledHead、SIMOTA等方式。通过阅读本篇博客，你可以了解yolox的这些创新点背后的原理以及相对应的出处，同时本篇博客也详细介绍YOLOX的实现以及部署（基于tensorflow
文章目录前言FocusDecoupleheadStrongdataaugmentationAnchorFreeMultipositivesSimOTA代码实现输入预处理输出后处理参考前言在目标检测2022最新进展中提到YOLOX，YOLOX是由旷视工作，开源了源代码，在知乎的问题上并做出了详细的解答：如何评价旷视开源的YOLOX，效果超过YOLOv5，可谓是“长江后浪推前浪”。YOLOx创新在于使用DecoupledHead、SIMOTA等方式。通过阅读本篇博客，你可以了解yolox的这些创新点背后的原理以及相对应的出处，同时本篇博客也详细介绍YOLOX的实现以及部署（基于tensorflow
JetsonNano学习——摄像头调用前言一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具2、查看摄像头挂载情况3、查看挂载的摄像头详细参数情况4、检测摄像头能否正常工作5、使用OpenCV调用CSI摄像头方式一、利用Gstreamer通道打开摄像头方式二、利用Jetcam通道打开摄像头二、USB摄像头的调用总结前言因为JetsonNano是一款AI边缘计算开发板，所以用它来做嵌入式AI项目是很合适的。本文将详细介绍JetsonNano如何通过OpenCV调用CSI摄像头（IMX219）和USB摄像头。一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具sudoaptinsta
JetsonNano学习——摄像头调用前言一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具2、查看摄像头挂载情况3、查看挂载的摄像头详细参数情况4、检测摄像头能否正常工作5、使用OpenCV调用CSI摄像头方式一、利用Gstreamer通道打开摄像头方式二、利用Jetcam通道打开摄像头二、USB摄像头的调用总结前言因为JetsonNano是一款AI边缘计算开发板，所以用它来做嵌入式AI项目是很合适的。本文将详细介绍JetsonNano如何通过OpenCV调用CSI摄像头（IMX219）和USB摄像头。一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具sudoaptinsta
我先在华为操作系统DevEcoStudio和SDK下载与升级|HarmonyOS开发者下载了DevEcoStudio3.0Bate2安装下面的网址是下载安装搭建环境的教程applications/BearPi/BearPi-HM_Nano/docs/quick-start/BearPi-HM_Nano十分钟上手.md·小熊派开源社区/BearPi-HM_Nano-Gitee.com （因为下载play的版本时出现了错误，所以推荐下载AMware时要下Pro的）大家需要注意的第一点是虚拟机的网络问题，这一步至关重要，会影响到以下的配置 第二点是一定要注意网址的点分十进制数，要与虚拟机中的一至。第
我先在华为操作系统DevEcoStudio和SDK下载与升级|HarmonyOS开发者下载了DevEcoStudio3.0Bate2安装下面的网址是下载安装搭建环境的教程applications/BearPi/BearPi-HM_Nano/docs/quick-start/BearPi-HM_Nano十分钟上手.md·小熊派开源社区/BearPi-HM_Nano-Gitee.com （因为下载play的版本时出现了错误，所以推荐下载AMware时要下Pro的）大家需要注意的第一点是虚拟机的网络问题，这一步至关重要，会影响到以下的配置 第二点是一定要注意网址的点分十进制数，要与虚拟机中的一至。第
目录前言深度学习模型在AI芯片上部署的一般流程CANN模型部署流程CANNACL接口调用流程(python)步骤1.ACL环境初始化和资源申请步骤2.模型加载步骤3.准备输入数据，预处理，推理，后处理步骤4.卸载模型步骤5.资源释放，acl去初始化用于简化部署的AtlasUtils1.导入相关模块、通过atlas_utils.acl_resource初始化pyACL2.通过atlas_utils.acl_model加载CANN模型3.（可选）通过atlas_utils.acl_dvpp、atlas_utils.acl_image加载图像、进行预处理4.模型推理5.推理完成总结前言平时喜欢玩开发
目录前言深度学习模型在AI芯片上部署的一般流程CANN模型部署流程CANNACL接口调用流程(python)步骤1.ACL环境初始化和资源申请步骤2.模型加载步骤3.准备输入数据，预处理，推理，后处理步骤4.卸载模型步骤5.资源释放，acl去初始化用于简化部署的AtlasUtils1.导入相关模块、通过atlas_utils.acl_resource初始化pyACL2.通过atlas_utils.acl_model加载CANN模型3.（可选）通过atlas_utils.acl_dvpp、atlas_utils.acl_image加载图像、进行预处理4.模型推理5.推理完成总结前言平时喜欢玩开发
说在前面搞了一下Jetsonnano和YOLOv5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供自己备忘。事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝自己好运！一、烧录镜像1、镜像选择这里我选择的是亚博智能，它已经将镜像大部分给配置好了。获取链接：（提取码：o6a4）镜像的下载地址里面已经安装好了如下的东西：CUDA10.2，CUDNNv8，tens
