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于 2024-09-24 17:58:13 首次发布
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NeuroPilot 离线工具(Quantization, Converter etc.)常见问题

**在将模型从Caffe/PyTorch转换为TFLite格式后，因为输入从NCHW更改为NHWC，需要额外添加一个转置节点，有可能避免

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lytest测试
cpongo011702
04-14 152
2131313
Android VNDK/VSDK Snapshot编译框架
新程序圆
08-14 686
VNDK和VSDK的Snapshot是指按一定规则从当前system侧生成的一组预构建库，这些库将用于后续的vendor侧编译。上图展示了在首发项目和vendor freeze项目中的system和vendor搭配。由于Android大版本升级时，vendor是固定的，因此与之对应的部分也需要有匹配的版本。
MTK 人工智能生态系统 ＜一＞ 简介
New_Tank的博客
06-09 3044
Neuropilot
快速上手 Android Custom ROM 适配 - Prebuilt Vendor
qq1667375308的博客
11-21 5025
Prebuilt Vendor, 顾名思义, 预编译 Vendor。指的是使用厂商已经编译好的 Vendor 进行 Custom 适配。这样可以大大降低适配难度, 减少适配调试时间。Google 在 Android 8.0 引入了 PT(Project Treble), 这使得 Android Custom ROM 的适配和调试难度大大降低。再加上今年 Google 再次引入 GRF(Google Requirements Freeze) aka Vendor Freeze, 这使得适配难度再次降低。
android 13 Go解锁图标框架在界面上，但是不显示出来
记录一下
10-25 223
文件路径vendorfreeze_system_t/vendor/mediatek/proprietary/packages/apps/SystemUI/src/com/android/keyguard/LockIconViewController.java。大概的原因是因为不同的屏幕由于分辨率的不一样，导致一些图标显示的大小有问题，导致代码里面的算法有问题。这个sLockIconRadiusPxSmallPanel需要自己重新定义。经过测试他是执行else。
解析高通vendor层mct框架
jackzhouyu的专栏
12-04 5677
解析qcom mct module 凡越底层的代码，更能体现代码的精髓所在 — 数据结构 + 算法模型，所以在研究其代码时，可以先重点关注其数据结构，能更好的帮助我们解析其背后的原理逻辑！今天来分析一下高通的camera vendor下与camera hal相关的部分，mct模块，mct算是其中一个基础模块，其他所有的sensor、isp、imagelib等都会使用mct，所以对它的理解至关重要，更能帮助我们理解其他模块 基础数据结构体 mct_module_t mct_module_t是mct的重要模块
Android Freezer 简介
zzz777qqq的博客
05-30 4340
1 概述 Android从诞生之初就有一个难题： 怎么最大限度的优化进程对有限的系统物理资源的使用，比如CPU、电量、内存等，同时保证良好的用户体验。 很多进程在停止和用户交互之后，会长期停留在后台，此时它们对于用户体验没有任何贡献。 Android之所以没有立刻杀掉这些进程，是出于用户恢复使用这些进程时，启动速度的考虑。但是这些进程在后台却可以持续占据使用CPU，有些会在后台持续消耗内存。 怎么在不杀掉这些进程的基础之上，最大限度的限制这些进程？ Freezer 挺身而出，通过“冰冻”的方式解决问题。 1
lytest0222222222222
05-25
lytest022222222222
lytest123lyte
03-26
44342423lytest
From NeuroPilot
cpongo011702
07-20 362
ToolTypeWeb toolLibraryNote:Data TypesCPUVery HighLowHighGPUMediumMediumMediumFP32, FP16VPUMediumHighLowMDLALowVery HighLowD9000ProcessT-4nmCPUGPUMemoryCameraAI8K 30fps8K 24fpsDisplayModemDeviceAsymU8。
如何基于NeuroPilot 平台打造手机AI
07-04
1.NeuroPilot 可实现的手机AI 应用 2.手机AI的挑战 3.NeuroPilot如何克服这些挑战 4.功耗功耗
推理引擎将MTK 作为后端集成的一些思考总结
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点滴的岁月
03-27 1051
当在。
MTK MT6771处理器,helio P60芯片参考资料
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联发科技Helio P60汇集了各种领先的硬件。它结合了八核心，大型Arm Cortex-A73处理器的八核CPU之间令人难以置信的强大功能; 用于高效边缘AI处理的多核AI处理单元（Mobile APU）; 最新款Arm Mali-G72 GPU; 20：9 FullHD +显示屏支持; 三个功率优化的ISP和其他硬件增强功能与超大型相机配对。这一切都是采用台积电最新的12nm FinFET工艺...
(部分翻译)AI Benchmark: Running Deep Neural Networks on Android Smartphones
咸菜猫的博客
04-29 774
移动端机器学习硬件加速乱象 虽然第一台消费级电脑大多配备了单独的独立CPU，但很快人们就发现它的计算性能对于许多多媒体应用来说太有限了。这导致与主CPU并行工作的特殊协处理器的产生。他们的架构针对许多信号处理任务进行了优化。数字信号处理器（DSP）的时代始于20世纪80年代早期，随着NEC PD7720 ，AT＆T DSP1 和TI TMS32010协处理器的推出，他们建立了直到现在使用的DSP架...
Android NN API，谷歌意在收编各路诸侯？
云水木石
07-16 1258
在过去的几年中，诸如智能手机和平板电脑之类的移动设备的计算能力得到了飞速增长，接近几年前主流台式机的水平。如果仅仅是运行普通的应用程序，那的确存在性能过剩。于是，芯片厂商将目光转向人工智...
【MTK工具】【TFLITE】借助MTK工具将TensorFlow模型pb文件转化为TFLITE
你在说什么的博客
12-18 1851
MTK工具文档：https://neuropilot.mediatek.com/auth/resources/login?redirect_uri=/resources/common/latest/en/docs/converter-and-quantization MTK工具是联发科所研发的。提供了易使用的界面，包括将网格模式转化为一种更好的量化网格模型的解决方案。在此就不多赘述为何使...
模型量化--TBN:Convolutional Neural Network with Ternary Inputs and Binary Weights
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TBN:Convolutional Neural Network with Ternary Inputs and Binary Weights ECCV_2018 paper TBN 用 高效的 XOR, AND 及位运算 代替 传统CNN 中的 算术运算 TBN replaces the arithmetical operations in standard CNNs with efficie...
Rails: freeze 将源码加入工程
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08-25 1088
将Rails源码加入工程可以使用freeze命令：进入工程目录使用rake rails:freeze:gems，可将源码解压到工程目录的vendor目录下使用rake rails:unfreeze，可将解压的源码删除freeze相关的task包括$ rake -T freeze rake rails:freeze:edge # Lock to latest Edge Rails, for a specific release use RELEASE=1.2.0 rake rails:freeze:ge
Python库 lytest-0.0.6 的 PyPI 下载指南
资源摘要信息: "PyPI官网下载 | lytest-0.0.6.tar.gz" 知识点： 1. PyPI官网 PyPI是Python Package Index（Python包索引）的缩写，是Python社区的软件仓库，用于存储和分发Python的第三方包。开发者可以在这里发布...
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