文章目录概要版本：参考资料STM32CUBEAI安装CUBEAI模型支持LSTM模型转换注意事项模型转换模型应用1错误类型及代码2模型创建和初始化3获取输入输出数据变量4获取模型前馈输出模型应用小结小结概要STM32CUBEMX扩展包：X-CUBE-AI部署流程：模型转换、CUBEAI模型验证、CUBEAI模型应用。深度学习架构使用Pytorch模型，模型包括多个LSTM和全连接层（包含Dropout和激活函数层）。版本：STM32CUBEMX：6.8.1X-CUBE-AI：8.1.0（推荐该版本，对LSTM支持得到更新）ONNX：1.14.0参考资料遇到ERROR和BUG可到ST社区提问：S

文章目录C++库ctypes基础数据类型参数与返回值类型数组指针结构体类型回调函数工具函数示例ctypes是Python的外部函数，提供了与C兼容的类型，并允许调用DLL库中的函数。C++库要使函数能被Python调用，需要编译为动态库：#-fPIC使得位置独立#-shared代表这是动态库g++-fPIC-shared-olibTest.sotest.cpp为保证函数接口能被外部识别，需要导出为纯C的：#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifvoid*callForTest(char*params);#ifdef__cplusplus};#endifctypes在p

?想了解更多YOLO系列算法更多进阶教程欢迎订阅我的专栏?基础不好的同学可以试试看一下我的《目标检测蓝皮书》?，里面包含超多目标检测实用知识，想速通目标检测，看这本就对了！想了解YOLO系列算法进阶教程的同学可以关注这个专栏YOLOv5/v7进阶实战|安卓部署|PyQt5页面|剪枝✂️|蒸馏⚗️|FlaskWeb部署|改进教程，里面包含多种手把手的部署压缩教程，除此之外还有大量的改进~本篇博文代码出自YOLOv5-lite，YOLOv5-lite的作者在CSDN的账号是pogg_，大家可以关注一下，这也是一位在开源项目上做了很多工作的博主。RepVGG的原理和融合推导过程可以看我的这篇博文：R

 人的一生中会有很多理想。短的叫念头，长的叫志向，坏的叫野心，好的叫愿望。理想就是希望，希望是生命的原动力！ 🎯作者主页：追光者♂🔥        🌸个人简介： 💖[1]计算机专业硕士研究生💖 🌟[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[3]阿里云社区特邀专家博主🏅 🏆[4]CSDN-人工智能领域优质创作者🏆 📝[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家📝  

文章目录前言配置项人脸识别配置多目标行为检测配置人脸识别模块采集模块人脸存储模块识别模块目标行为检测模块非在线实时检测在线实时检测结合人脸识别总结前言这里先声明一下本项目是基于https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast做的一个二次开发，也就是进行一个项目改造，同时针对原项目进行优化。在原项目中，采用单线程流线操作，导致无法进行真正的实时的多目标在线检测。只能通过已有的视频文件进行检测。同时在运算过程中，计算资源消耗较大，在进行真正的在线推理时将导致卡顿。为此，为了能够更好地是完成任务。本文博主，在花费一天的时间仔细阅读其源码后，进行了新一轮的定制修改。支

第一步：根据操作系统下载并安装Miniconda1.下载Miniconda下载地址2.在安装过程中需要勾选“AddAnacondatothesystemPATHenvironmentvariable”选项3.检验win+R，输入cmd，在文本框输入conda--version第二步:下载包含本书全部代码的压缩包。1.点击该链接+点击jupyter记事本下载压缩包2.解压该压缩包3.在解压后的文件夹地址栏输入cmd回车进入命令模式。第三步：使⽤conda创建虚拟环境并激活1.conda和pip默认使⽤国外站点来下载软件，我们可以配置国内镜像来加速下载。配置清华PyPI镜像：pipconfigse

将模型转为onnx、RT等用于部署yolov5s6.0自带export.py程序可将.pt转为.onnx等，只需配置需要的环境即可。1.安装环境activatepytorchpipinstall-rrequirements.txtcoremltoolsonnxonnx-simplifieronnxruntimeopenvino-devtensorflow-cpu#CPUpipinstall-rrequirements.txtcoremltoolsonnxonnx-simplifieronnxruntime-gpuopenvino-devtensorflow#GPU报错：NVIDIA-tenso

  文章目录前言 一、Vitis-AIPytorch框架量化（vai_q_pytorch)  二、编写量化脚本并进行量化  三、模型编译 总结  前言    虽然Xilinx提供了Vitis-AI用户手册Vitis-AI2.5用户手册，但是其中对于一些安装和使用介绍极为简略，在安装和使用过程中碰到了一系列问题，所以在这里记录一下使用Vitis-AI过程中遇到的各种坑。 一、Vitis-AIPytorch框架量化（vai_q_pytorch)   我们使用的是pytorch框架的yolo模型，在使用vitis-ai量化前根据指导手册，要安装vai_q_pytorch，但是需要注意，我们在安装过程

作者：英特尔创新大使战鹏州 1.1简介本文章将介绍使用OpenVINO™ 2023.0C++API开发YOLOv8-Seg实例分割(InstanceSegmentation)模型的AI推理程序。本文C++范例程序的开发环境是Windows+VisualStudioCommunity2022，请读者先配置基于VisualStudio的OpenVINOC++开发环境。请克隆本文的代码仓：gitclonehttps://gitee.com/ppov-nuc/yolov8_openvino_cpp.git1.2 导出YOLOv8-SegOpenVINOIR模型YOLOv8是Ultralytics公司基

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现多变量输入多步预测(Seq2Seq多步预测)风速时间序列预测二、多步预测（Seq2Seq多步预测）三、模型定义3.1编码器Encoder3.2解码器Decoder3.3Seq2Seq模型四、可视化结果完整源码前言👑最近很多订阅了🔥《深度学习100例》🔥的用户私信咨询基于深度学习实现时间序列的相关问题，为了能更清晰