系列文章目录第一章 Vitis-AI量化编译YOLOv5（Pytorch框架）并部署ZCU104（一）第二章 Vitis-AI量化编译YOLOv5（Pytorch框架）并部署ZCU104（二）目录系列文章目录前言一、Netron查看网络结构二、与开发板建立通信1.设置主机2.设置开发板三、C++API编写四、编译运行总结前言第一章已经详细介绍了在主机利用Vitis-Ai进行量化编译后，成功生成了.Xmodel文件，本章主要介绍如何将.Xmodel部署到ZCU104，并利用C++API进行目标检测。一、Netron查看网络结构Netron是一种用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具，它
准确的3D场景和对象重建对于机器人、摄影测量和AR/VR等各种应用至关重要。NeRF在合成新颖视图方面取得了成功，但在准确表示底层几何方面存在不足。推荐：用NSDT编辑器快速搭建可编程3D场景我们已经看到了最新的进展，例如NVIDIA的Neuralangelo，但也有NeRFMeshing，它被提议通过从NeRF驱动的网络中提取精确的3D网格来解决这一挑战。NeRFMeshing生成的网格在物理上是准确的，并且可以在不同的设备上实时渲染。1、NeRFMeshing概述虽然NeRF在图像质量、鲁棒性和渲染速度方面显示出令人印象深刻的结果，但从辐射场获取准确的3D网格仍然是一个挑战。现有的表示主要
安装pytorch：出现以下字样即为成功前提： 假设你已经安装了Python3.9版本，并且已经正确设置了Python的环境变量。如果你的系统中有多个Python版本，请使用对应的pip命令（例如pip3）来进行安装。另外，确保该.whl文件是适用于你的系统架构（aarch64）和Python版本的。如果不确定，建议从官方渠道获取正确的torch安装文件。法一：通过官网安装1.进入pytorch官方网站获取安装指令https://pytorch.org/在官网主页根据你的系统和CUDA，python版本，选择conda安装方式。我的是condainstallpytorchtorchvision
nerf的理论性介绍已经比较多了。1.NERF介绍与优化NERF的提出Mildenhall,B.,Xiao,J.,Barron,J.T.,Chen,R.,Radford,A.,andNg,R.2020.NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis.InEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV).论文地址：[2003.08934]NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis(arxiv.org)摘要：我们
文章目录1.安装Xcode2.新建一个conda环境3.用pip命令安装torch4.重装Numpy5.JupyterLab虚拟环境的配置6.环境测试代码6.1测试代码16.2测试代码26.3在MacM1中指定使用GPU加速安装PyTorch前先看一下(最好也安装一下)安装Tensorflow这篇文章1.安装Xcode通过Appstore安装或者使用命令$xcode-select--install安装2.新建一个conda环境$condacreate-ntorch-gpuprivatepython=3.9$condaactivatetorch-gpuprivate3.用pip命令安装torch
目录一、Python中内置函数__call__详解二.ToTensor三、归一化Normalize1.Normalize作用 2.所需参数3.计算方法3.1计算公式 3.2参数传入0.5的含义 4.归一化应用4.1步骤 4.2代码 4.3结果可视化 4.4进阶版代码四、Resize1.作用2. 所需参数3.具体使用3.1第一种方法3.2第二种方法4.输出结果五、Compose1.作用 2.参数介绍3.Compose和Resize的结合使用4.结果六、RandomCrop随机裁剪1.作用2.参数介绍3.具体使用4.结果七、transforms使用总结小技巧：如何取消在pycharm中敲代码时的
目录1.WGAN产生背景（1）超参数敏感（2）模型崩塌2.WGAN主要解决的问题3.不同距离的度量方式（1）方式一（2）方式二（3）方式三（4）方式四4.WGAN原理（1）p和q分布下的距离计算 （2）EM距离转换优化目标推导（3）判别器和生成器的优化目标5.WGAN训练算法 6.WGAN网络结构7.数据集下载8.WGAN代码实现 9.mainWindow窗口显示生成器生成的图片10.模型下载 GAN原理及Pytorch框架实现GAN（比较容易理解）Pytorch框架实现DCGAN（比较容易理解）CycleGAN的基本原理以及Pytorch框架实现1.WGAN产生背景 之所以会产生WGA
目录1.了解CycleGAN（1）什么是CycleGAN （2）CycleGAN的应用场景 2CycleGAN原理（1）整个模型（2）优化目标 （3）训练生成器和判别器（1）训练生成器（2）训练判别器3.CycleGAN的网络结构 （1）生成器模型（2）判别器模型4.CycleGAN代码实现 5.mainWindow窗口显示转换之后风格图6.数据集下载和官方代码 GAN原理及Pytorch框架实现GAN（比较容易理解）Pytorch框架实现DCGAN（比较容易理解）1.了解CycleGANCycleGAN主页：https://junyanz.github.io/CycleGAN/（1）什么是
目录1.池化的功能2.神经原网络设定最大卷积层的作用3. torch.nn.MaxPool2d()4.使用torch.nn.MaxPool2d()实战 3.Pytorch源码1.池化的功能先通过与卷积的相同点及不同点说明池化的功能。池化与卷积的共同点：池化操作也是原图像矩阵（或特征图矩阵）与一个固定形状的窗口（核、或者叫算子）进行计算，并输出特征图的一种计算方式；池化与卷积的不同点：卷积操作的卷积核是有数据（权重）的，而池化直接计算池化窗口内的原始数据，这个计算过程可以是选择最大值、选择最小值或计算平均值，分别对应：最大池化、最小池化和平均池化。由于在实际使用中最大池化是应用最广泛的池化方法，
PyTorch计算KL散度详解最近在进行方法设计时，需要度量分布之间的差异，由于样本间分布具有相似性，首先想到了便于实现的KL-Divergence，使用PyTorch中的内置方法时，踩了不少坑，在这里详细记录一下。简介首先简单介绍一下KL散度（具体的可以在各种技术博客看到讲解，我这里不做重点讨论）。从名称可以看出来，它并不是严格意义上的距离（所以才叫做散度~），原因是它并不满足距离的对称性，为了弥补这种缺陷，出现了JS散度（这就是另一个故事了…）我们先来看一下KL散度的形式：DKL(P∣∣Q)=∑i=1Npilogpiqi=∑i=1Npi∗(logpi−logqi)DKL(P||Q)=
