一份vpu ncs推导ssd模型的 c++代码

最新推荐文章于 2024-05-17 10:52:26 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-17 10:52:26 发布 · 263 阅读 · 0 ·
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本文分享了使用C++API重写官方PythonAPI的NCSSD推理代码，提供了FP16和FP32两个版本，旨在优化性能并提供更灵活的选择。
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YOLOv11官方代码库与预训练模型下载：介绍Ultralytics官方GitHub及模型权重（yolov11n.pt, yolov11s.pt等）
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
06-21 3384
本文介绍了Ultralytics官方GitHub仓库和YOLOv11预训练模型。Ultralytics仓库是YOLO系列算法的官方实现，包含YOLOv11最新代码、预训练模型、文档和工具。仓库采用清晰的代码结构和活跃的更新策略，支持全流程开发。YOLOv11提供了5种不同规模的模型变体(YOLOv11n/s/m/l/x)，在精度、速度和模型大小间权衡，适用于从移动设备到高精度检测等不同场景。各模型在COCO数据集上预训练，可直接使用或微调，满足多样化应用需求。
优化C++开发中的视频解码速度
JfBackend的博客
09-27 202
现代计算机通常配备了专门用于视频解码的硬件加速器，如图形处理器（GPU）或视频解码器（VPU）。利用这些硬件加速器可以大幅提高视频解码的速度。在C++中，可以使用相应的库或API来利用硬件加速器进行视频解码。在C++开发中，通过一些优化技术可以提高视频解码的速度，从而提升应用程序的性能和用户体验。本文将介绍一些优化视频解码速度的方法，并提供相应的源代码示例。视频解码是一个计算密集型任务，可以通过使用多线程来提高解码速度。在C++中，可以使用线程库（如C++11中的std::thread）来实现多线程解码。
SSD模型的C++API调用例程
weixin_41425655的博客
11-23 1286
本文就针对SSD自带的c++例程进行修改。可以对图片或者视频进行测试，具体代码如下所示： 源程序ssd_detect_log.cpp // This is a demo code for using a SSD model to do detection. // The code is modified from examples/cpp_classification/classification...
ssd算法测试程序
03-07
使用caffe版本的ssd目标检测算法测试训练好的模型效果，主要测试视频或者图片目录
ssd5 c++ 实验6完整版
09-03
ssd5 c++的实验，改过头文件，完整实现了功能
c++调用caffe ssd_CentOS安装caffe-ssd算法
weixin_28973031的博客
01-13 290
CentOS安装caffe1. 下载源码su guxiaotu # 切换到用户guxiaotu# 切换到当前用户主目录下cd $HOMEsudo yum install -y git # 安装gitgit clone https://github.com/weiliu89/caffe.git caffe-ssd #下载代码并且重命名为caff-ssd# 进入caffe-ssd源代码目录cd caf...
sift算法详解及代码解析_【SSD算法】史上最全代码解析-核心篇
weixin_39818521的博客
11-23 659
前言最近，在回顾之前看过的论文和代码时，看到SSD的代码和思想非常适合从基础层面去理解目标检测的各种思想。因此，我决定写一个 详细、全面、细致 的代码解析，希望能够让更多的人能无师自通，能够很好的了解如何结合paper去实现代码。SSD Pytorch版本的代码来至于 Amdegroot 的 Pytorch 版本。目录网络模型VGG BackboneExtra LayersMulti-box La...
基于C++和Python的yolov5模型在OpenVINO平台上的设计源码实现
最新发布
10-01
OpenVINO是一个由英特尔推出的工具套件，用于将深度学习模型快速部署到边缘设备上，例如CPU、GPU、VPU等。它提供了一系列优化的库和API，可以帮助开发者缩短开发周期并提升模型的性能。 在本项目中，开发者选择了...
imx6q的VPU的示例代码
08-11
- **源代码**：这是实际实现VPU功能的C或C++代码，可能包括初始化VPU、配置编码/解码参数、数据传输、错误处理等功能。 - **头文件**：包含VPU API的定义，开发者通过这些API调用VPU的功能。 - **Makefile**：编译和...
树莓派4B部署YOLOv5模型并用NCS2加速推理
此外，压缩包中的文件名“Nbj88co2ffG05J9LbkJ9-master-76e85b404091bd0f5feb5013b9ef8dc31bbccae9”表明该资源来源于某个GitHub仓库的特定提交记录，极有可能是一个包含完整训练代码、模型导出脚本、OpenVINO推理...
VPU-example:在Linux上的VPU上运行代码的简单示例
05-09
VPU示例 在Linux上的VPU上运行代码的简单示例 在Raspberry Pi上切换GPIO2，请参见code.asm 基于 VASM可从以下 //sun.hasenbraten.de/vasm/
SSD的caffe(C++源码）解读
scb的博客
11-03 456
RPN函数 参考代码faster-rcnn的代码：https://blog.youkuaiyun.com/m_buddy/article/details/84678878，主要包括RPN、ROI Proposal,ROI Pooling.这三个方面。 前景与背景的区别？简单理解：前景是你感兴趣的对象。背景却不是。所以SSD中，前景是打框的内容，而背景则非打框内容。目标检测中会学习前景与背景。 RPN的损失函数...
深度剖析SSD（你那些似懂非懂的地方）
litt1e的博客
03-21 987
本文讲解的是SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector。Faster R-CNN，其先通过RPN网络得到候选框，然后再进行分类与回归，而Yolo与SSD可以一步到位完成检测。SSD相比其他算法有两大重要改变： 一：SSD提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图（较靠前的特征图）可以用来检测小物体，而小尺度特征图（较靠后的特征图）用来检测大物体； 二：SS...
VS Code开发环境NCS 代码解析配置
jieliangzi的博客
05-17 652
2.修改Settings.Json,添加ClangD 的配置，插入如下代码.。“build”是一个相对路径（相对workspace），其中存在compile_commands.json（Clangd 解析用的编译参数）。1.打开workspace 中的settings.json,在VS Code中，你可以通过以下步骤打开本地的。在VS Code环境下开发NCS代码，存在无法正确解析代码的问题。先安装ClangD 插件，用于解析代码。
ssd网络结构_SSD 源码实现详细解析 (PyTorch)-模型定义篇
weixin_39989862的博客
11-27 2322
概览SSD 和 YOLO 都是非常主流的 one-stage 目标检测模型, 并且相对于 two-stage 的 RCNN 系列来说, SSD 的实现更加的简明易懂, 接下来我将从以下几个方面展开对 SSD 模型的源码实现讲解: - 模型结构定义 - DefaultBox 生成候选框 - 解析预测结果 - MultiBox 损失函数 - Augmentations Trick - 模型训练 - 模...
ssd pytorch转 libtorch c++实现 (nms采用cuda并行实现)
qq_33671888的博客
11-04 3459
背景: 因为所里面大多数同学在研究论文时用的比较多的还是pytorch,所以考虑在pc端的部署采用libtorch ,当然 libtorch比较新，所以还是要谨慎地采用,因为看到官方只用resnet等简单的网络做例子时就要有被坑的心里准备，但是，，项目紧急，不管了。。 只要懂得其中一些规则,尤其是jit 的规则还是挺好弄的，但是本人也是第一次真正接触到jit，所以也踩了很多坑 如果熟悉了里...
C++调用SSD模型
weixin_43947170的博客
11-25 1503
本博文参考：https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/80570120 介绍 opencv真的是一个很强大的库，当深度学习开始逐渐成熟后，opencv也迅速把相对应的模块加入到其开源库中，现在opencv已经可以支持tensorflow、caffe和torch三种框架训练出来的模型。本篇博文主要介绍opencv调用训练好的tensorflow...
SSD（single-shot multibox detector）源码学习笔记
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huangbo10的专栏
03-14 1万+
SSD（single-shot multibox detector）源码学习笔记SSD是Wei Liu等人去年提出来的一个object detection框架，在PascalVOC上mAP可以超过著名的Faster RCNN，同时速度可以做到实时，简直强无敌。之前用 别人写好的MXNet代码 跑过实验，最近需要改进一下算法，所以去翻了一下 原作者用Caffe实现的代码。在看代码之前先简述一下SSD的
c++实现卷积过程
yu734390853的博客
08-25 1万+
直接上代码：#include<iostream> #include<vector> using namespace std;int main() { //定义被卷积的矩阵（其实是一个数组，数组元素的个数8*8） int const map = 8; float A[map*map] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
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