在yolov5训练的模型，转onnx，再转rknn后，测试发现：rknn模型，量化与非量化，相较于pytorch模型，测试精度都有降低onnx模型，相较于pytorch模型，测试精度也有降低，且与rknn模型的精度更接近于是，根据这种测试情况，rknn模型的上游，就是onnx。onnx这里发现不对劲，肯定是这步就出现了问题。于是就查pytorch转onnx阶段，就存在转化的精度降低了。本篇就是记录这样一个过程，也请各位针对本文的问题，给一些建议，毕竟目前是发现了问题，同时还存在一些问题在。一、pytorch转onnx：torch.onnx.exportyolov5export.py:defex
关于Qt的相关介绍，可以参考QT从入门到实战x篇，Qt5.9C++开发指南，对于重复部分，本栏目不做详细介绍。关于Linux的基础，本人将重新整理一个栏目，就叫Linux基础吧，有需要的可以后期关注下。文章目录1.Qt简介及为什么学习Qt？1.1Qt简介1.2为什么学习Qt？2.Windows系统下安装QtCreator3.在Linux下安装QtCreator3.1安装Linux下的QtCreator需要准备的文件3.2虚拟机、Linux系统及开发环境的搭建3.2.1VMWare安装3.2.2Ubuntu系统安装3.2.3在Linux系统下安装QtCreator4.Ubuntu安装后闪退蓝屏的
在学习SpringBoot之前，建议先具备SpringMVC（控制层）、Spring（业务层）和Mybatis（持久层）的相关知识1.1、概述1.1.1、Spring的缺点Spring框架虽然很出色，但是有一个明显的缺点：配置文件过于繁琐和复杂；在单体项目中，因为配置文件只需要编写一遍即可，所以该缺点只是一个小问题；在微服务项目中，每个服务都是一个独立项目，因此配置文件要多次编写，此时该缺点就成为了一个大问题。1.1.2、SpringBoot的概述为了解决Spring框架配置文件过于繁琐和复杂的问题，Spring官方在2014年发布了SpringBoot的第一个正式版本；SpringBoot只
目录 一、遥控器设置第一步要对遥控器进行设置。不同的教程有不同的推荐数值，这是一种测试可用的方案。missionplanner可以在初始设置飞行模式设置六种模式。警告⚠️1.飞行模式需要其他模块的支持，例如气压计，高度计，指南针🧭，不正确的设置飞行模式可能因为缺少硬件支撑而无法发挥作用。2.不恰当的设置飞行模式可能导致危险，例如自行升空遇到障碍物炸机。自行执行航线缺乏避障炸机等。3.飞行模式切换应当充分预估目标达成度。例如电量是否允许。4.应在具备安全防护措施的区域对所需的模式进行测试调试，必要时采取系留措施。5.无人机结构不牢固可能因切换模式时的剧烈运动导致无人机失控直至炸机。6.部分飞行模
ARMCortex-A，Cortex-M和Cortex-R是ARM处理器系列的不同产品线，针对不同的应用场景和要求进行了优化。以下是它们之间的主要区别：1.应用场景：Cortex-A系列处理器主要用于高性能计算设备，例如智能手机、平板电脑、个人电脑和服务器等。它们通常具有较高的时钟频率和更大的存储容量。Cortex-M系列处理器专为嵌入式系统设计，用于低功耗、实时控制和物联网设备。Cortex-R系列处理器专为实时应用程序设计，如实时嵌入式系统中用于自动驾驶、工控系统和医疗设备等。2.处理能力和性能：Cortex-A系列处理器具有更大的指令集和更高的时钟速度，能够处理复杂的应用程序和任务。Co
MNIST数字识别是学习神经网络非常好的入门知识。MNIST是由YannLeCun等创建的手写数字识别数据集，简单易用，通过对该数据集的认识可以很好地对数据进行神经网络建模。目录1MNIST数据集2导入数据集3构建模型3.1定义神经网络3.2前向传播3.3计算损失3.4反向传播与参数更新4模型训练5模型评估6结果测试1MNIST数据集MNIST数据集主要是一些手写的数字图片及对应标签，该数据集的图片共有10类，分别对应阿拉伯数字0~9。数据集示例如下图所示。2导入数据集使用DataLoader对数据进行封装，PyTorch会在root目录下检测数据是否存在，当数据不存在时，则自动将数据下载到d
本篇文章借鉴了我的朋友Jc的报告，他是一个十分优秀的人。本篇文章记录了第一次完整训练优化的过程0关于数据集在CIFAR-10dataset的介绍中，cifar-10数据集一共10类图片，每一类有6000张图片，加起来就是60000张图片，每张图片的尺寸是32x32，图片是彩色图，整个数据集被分为5个训练批次和1个测试批次，每一批10000张图片。测试批次包含10000张图片，是由每一类图片随机抽取出1000张组成的集合。剩下的50000张图片每一类的图片数量都是5000张，训练批次是由剩下的50000张图片打乱顺序，然后随机分成5份，所以可能某个训练批次中10个种类的图片数量不是对等的，会出现
💂作者简介：THUNDER王，一名热爱财税和SAPABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAPABAP开发和数据库具有较深入的研究。💅文章概要：在此前文章中我们了解了SAP公司主要产品的时间线，众所周知，SAP公司所有产品都是基于ABAP语言来开发的，本篇文章着重要介绍的是SAP公司产品最重要的基石——ABAP。🤟每日一言：你可以遗憾，但是你绝对不能后悔。遗憾证明你努力过了，只是力有不逮。而后悔，只能说明你当时没努力
本文主要主要针对GPU版本的PyTorch库的安装，以及安装过程中可能出现的问题，安装完成后运行程序出现“TorchnotcompiledwithCUDAenabled”的错误，输入torch.cuda.is_available()显示false的错误，如果你也出现了这样的困惑，那就可以接着往下看了。前 言—基础知识简介 常用的Python代码编辑器包括JupyterNotebook、PyCharm、VisualStudioCode。类似的，C的代码编辑器包括VisualC++、DevC++、VisualStudioCode。 Anaconda是一
文章目录目录一、Anaconda下载二、下载pycharm并创建项目三，conda下载安装pytorch包一、Anaconda下载1.直接在浏览器中打开Anaconda官网。 2.进入官网页面后点击下载。 3.找到并点击安装包进行下载。4.下一步。 5.同意。6.选择Justme，点下一步。 7.选择安装路径，最好不要装在C盘。我的是装在了D盘。点下一步。 8.把下图的这两个选项都勾选了，第一个是自动添加环境变量到电脑中。之后点击下载。 9.等待安装即可（时间可能会稍长）。后面的几个弹窗直接选择“Next”或者“Finish”即可，无影响二、下载pycharm并创建项目10.下载pycharm
