入手tiny6410

作者分享了选择tiny6410开发板的过程及初次使用的体验。对比mini2440,tiny6410虽为新手带来挑战,但性价比更高。文中详细介绍了烧写系统的过程,并提到了开发环境的搭建。

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     纯粹出于对嵌入式技术的爱好,上周终于买回了一个开发板tiny6410。当时在mini2440和tiny6410之间对比了很久,发现mini2440的学习资源多得多,因为tiny6410刚出不久,但从性价比来看,tiny6410确实好很多。对于我这么一个完全的新手来说,当然是踏着前人的足迹来学会来得更方便。但后来想想,两者的原理应该都是相通的,遇到问题时解决问题吧!所以还是买个性价比高点的吧。然后去到友善之臂看了一下实物,mini2440真的不是一般的mini,而且价格比tiny6410还贵。还有一点就是,之前看论坛有些贴子说tiny6410如果要用jtag调试需要将开发板上的某个小电阻焊下来移到另一个位置,那个可是很小的贴片电阻,我可没这样的信心可以搞好。但看实物时,发现核心板的版本是1107,已经做了这个转移,太好了,就更坚定了选tiny6410。另外如果使用笔记本做宿主机的话还要买一条usb 转串口线,就十来元。

  买回开发板后当然是从烧写系统开始了。烧写系统的步骤在附带光盘的开发手册上都写得清清楚楚,step by step问题不大。当然这个过程中还要设置超级终端什么的。这个超级终端的设置可以google一下,最重要的设置是波特率应选115200,另外"硬件控制"要选无,否则不能用键盘输入。当时买这块板的初衷是为了学习如何通过程序控制各种硬件,也就是学习编写所谓的裸机程序了,所以下一步就是要搭建开发环境,学习arm汇编了。

 

### YOLOv9-tiny 模型介绍 YOLO (You Only Look Once) 是一种广泛应用于实时目标检测的神经网络架构。然而,对于特定版本如 YOLOv9-tiny 的描述,在现有资料中并未找到直接提及此模型的信息。通常,“tiny”变体指的是更轻量级、计算成本更低的版本,适用于资源受限环境下的部署。 由于缺乏针对 YOLOv9-tiny 特定文档的支持,建议参考其他已知 tiny 变种(例如 YOLOv3-tiny 或者 YOLOv7-tiny)来推测其可能具备的特点: - **类别数量**:类似于较大的 YOLO 模型,tiny 版本也会定义 `nc` 参数指定可识别的目标种类数目[^1]。 - **结构简化**:为了减少运算需求,会裁剪掉部分卷积层或是采用更加高效的组件设计。 - **性能平衡**:虽然体积缩小了,但在精度上仍尽可能保持接近标准版的表现水平。 ### 使用方法 尽管没有具体的指导手册提供给 YOLOv9-tiny 用户,可以根据相似 tiny 型号的一般流程来进行操作设置。以下是基于命令行工具执行视频检测的一个例子,假设配置文件路径和权重已经准备好: ```bash ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov9-tiny.cfg yolov9-tiny.weights data/test_video.mp4 ``` 请注意上述指令中的文件名需替换为实际存在的对应于 YOLOv9-tiny 的配置文件与预训练模型权重。 ### 教程 创建一个完整的教程涉及多个方面的工作流安排,包括但不限于安装依赖库、准备数据集以及调优超参数等环节。鉴于目前官方渠道尚未公布有关 YOLOv9-tiny 完整的学习材料,可以从学习如何构建并优化现有的 tiny 类型框架入手,比如通过研究开源项目案例获取灵感和技术细节。
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