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转载 完美格式打印优快云博客内容
平时经常从优快云打印博客看,发现一般JS打印优快云博客,出现右边文字显示不全,阅读效果较差。我在参考了爪洼洼的《打印优快云网页内容》中JS代码基础上增加了页面样式调整,将整个页面内容调整到一个合适的范围打印。写下这个内容主要是方便以后,自己打印需要。具体如下:打印优快云博文内容,将以下js复制放入Chrome开发者选项里边的console,回车即可。(function(){$("#side").remove();$("#comment_title, #comment_list, #co
2020-08-17 16:50:17
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原创 memtester交叉编译测试zynq mpsoc的DDR
memtester交叉编译测试zynq mpsoc的DDR【环境】:ubuntu 16.04memtester 4.3.0zynq mpsoc zcu9eg1.下载官网下载:http://pyropus.ca/software/memtester/2.编译2.1 安装交叉编译环境下载 Zynq UltraScale+ MPSoC DPU TRD 2019.1,下载见xilinx官网,在trd里面的readme.md里面有讲xilinx上交叉编译工具的安装,这个原本是用来交叉编译resnet
2020-08-13 17:53:15
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原创 petalinux 从0开始构建自己目标板的操作系统
petalinux 从0开始构建自己目标板的操作系统平台:zynq zcu9eg工具:vivado2019.1 petalinux2019.1vivado生成HDF在vivado中新建工程 ,在bd里面,构建自己的工程,zynq要按照自己的板子的硬件进行配置,生产HDF文件,供petalinux使用,这部比较简单,相信应该都会。petalinux构建操作系统1.新建工程petalinux-create --type project --template <PLATFORM>
2020-08-04 22:38:19
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原创 ZYNQ FPGA DPU IP的使用
ZYNQ FPGA DPU IP的使用版本:2019.1开发板:ZCU102资源:Zynq UltraScale+ MPSoC DPU TRD 2019.1打开Hardware Design生成HDF文件On Linux:Open a Linux terminalChange directory to $TRD_HOME/plRun the following command in Vivado shell to create the Vivado IPI projectand invo
2020-08-03 18:35:55
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原创 ZYNQ FPGA PetaLinux构建操作系统
ZYNQ FPGA PetaLinux构建操作系统版本:2019.1开发板:ZCU102PetaLinux是一套嵌入式Linux软件开发包,针对的是Xilinx的基于FPGA的SoC设计。PetaLinux工具包括:Yocoto Extensible SDK (eSDK)Minimal downloadsXSCT and toolchainsPetaLinux Command Line Interface(CLI) toolsXilinx软件开发包(XSDK)是用于在Xilinx微处理
2020-08-03 11:05:06
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原创 mmdection的安装和使用
mmdection的安装和使用【版本】python3.6mmcv-0.5.5mmdet-1.2.0pycocotools-2.0torch1.1.0torchvision0.3.0cuda10.0【安装】生成虚拟环境conda create -n lirui python=3.6.8若需要删除虚拟环境,则执行下面命令:conda remove -n python3.5 --all进入虚拟环境source activate lirui安装pytorchc
2020-07-30 21:33:37
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原创 【Paper Reading】目标跟踪综述
A Review of Visual Trackers and Analysis of its Application to Mobile Robot2019 中国矿业大学摘要:计算机视觉是机器人获取外部环境信息的重要组成部分之一,近年来受到人们的广泛关注。视觉跟踪可以为移动机器人提供必要的物理和环境参数,他们的性能关系到机器人的实际应用。本研究对视觉追踪器进行了全面的调查,通过一个简短的介绍,我们首先分析了视觉跟踪的基本框架和难点,然后我们介绍了生成式结构和判别式结构的方法,总结了在视觉跟踪中用到的特
2020-06-12 22:55:39
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原创 【Paper Reading】YOLO v4
论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934论文代码:https://github.com/AlexeyAB/darknetIntroduction 论文提出YOLOv4,从图1的结果来看,相对于YOLOv3在准确率上提升了近10个点,然而速度并几乎没有下降,论文主要贡献如下:提出速度更快、精度更好的检测模型,仅需要单张1080Ti或2080Ti即可完成训练。验证了目前SOTA的Bag-ofFreebies(不增加推理成本的trick)和Bag-of-S..
2020-06-05 21:55:30
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转载 【Paper Reading】:YOLOv3: An Incremental Improvement
论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf论文:YOLOv3: An Incremental ImprovementYOLO系列的目标检测算法可以说是目标检测史上的宏篇巨作,接下来我们来详细介绍一下YOLO v3算法内容,v3的算法是在v1和v2的基础上形成的,所以有必要先回忆: 一文看懂YOLO v1,一文看懂YOLO v2。网络结构从这儿盗了张图,这张图很好的总结了YOLOV3的结构,让我们对YOLO有更加直观的理解。D...
2020-05-16 14:32:42
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原创 华为云modelarts中pytorch的分类模型的部署
模型包规范modelarts的模型导入的模型包的规范如下:https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0091.html文件目录OBS桶/目录名|── vgg16| ├── model 必选: 固定子目录名称,用于放置模型相关文件| │ ├── <<自定义Python包>> 可选:用户自有的Python包,在模型推理代码中可以直接引用| │ ├── vgg6.pt
2020-05-13 18:16:47
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原创 Pytorch自定义网络结构训练手写数字识别模型
数据集MINIST数据集,可以自己在网上下载训练工具华为云的modelarts中的notebook,华为云近期有免费的P100服务器,供开发者使用,虽然每次只能用一个小时,但训练这种简单的模型已经够用了。训练代码导入使用的工具包import torch as timport torchvisionfrom torchvision import datasets , transformsfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib
2020-05-13 16:44:58
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原创 Pytorch迁移学习训练VGG16和模型测试(华为云modelarts)
数据集kaggle的猫狗分类的比赛:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data数据集分为:train和test两部分,将train中的数据分成两个文件夹:cat和dog,猫和狗的数据分别放在两个文件夹中,并将数据分成一部分作为验证集。训练工具华为云的modelarts中的notebook,华为云近期有免费的P100服务器,供开发者使用,虽然每次只能用一个小时,但训练这种简单的模型已经够用了。训练代码数据准备
2020-05-13 16:40:54
2350
转载 【Paper Reading】Faster-RCNN
一文读懂Faster RCNNhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
2020-05-06 16:18:11
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转载 【Paper Reading】 Fast R-CNN论文详解
paper链接:Fast R-CNN &创新点规避R-CNN中冗余的特征提取操作,只对整张图像全区域进行一次特征提取;用RoI pooling层取代最后一层max pooling层,同时引入建议框信息,提取相应建议框特征;Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层,可同时输出分类结果和窗口回归结果,实现了end-to-end的多任务训练【建议框提取除外】,也不需要额外...
2020-05-05 13:46:01
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原创 【Paper Reading】:目标检测——RCNN
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation2014 CVPR加州大学伯克利分校前言在卷积神经网络在图像分类任务中相比传统的方法取得了巨大成功后,人们也在思考如何将CNNs应用到目标检测领域,这篇文章是首次用深度学习CNN的方式进行目标检测的尝试。取得了性能、准确度均大幅高于...
2020-05-01 16:11:05
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原创 【Paper Reading】AdderNet: DoWe Really Need Multiplications in Deep Learning?
2020 CVPR北大 华为paper:https://arxiv.org/abs/1912.13200code:https://github.com/huawei-noah/AdderNet摘要与廉价的加法运算相比,乘法运算具有更高的计算复杂度。在深度神经网络中被广泛使用的卷积使用互相关来度量输入特征与卷积滤波器之间的相似性,这涉及到浮点值之间的大量乘法。本文提出的AdderNets中...
2020-04-24 19:39:15
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原创 【Paper Reading】TTQ三值网络
TRAINED TERNARY QUANTIZATION2017 ICLR清华 斯坦福摘要提出一种将神经网络进行三值量化的方法,该方法精度下降很小,甚至可以提高某些模型的精度,32、44、56层ResNet在CIFAR-10上和ImageNet上的AlexNet。在推理过程中,只需要三元值(2bit权值)和比例因子,因此我们的模型比全精度模型小将近16倍。三元模型也可以看作是稀疏的二元权值...
2020-04-24 19:29:21
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原创 【Paper Reading】Bi-Real Net
Bi-Real Net: Enhancing the Performance of 1-bit CNNs With Improved Representational Capability and Advanced Training Algorithm2018 ECCV香港科技 腾讯 华科Paper:https://arxiv.org/abs/1808.00278v5Code:https:...
2020-04-24 14:40:00
651
原创 Ubuntu18.04下安装Pytorch-GPU(超详细自己安装全过程)
硬件环境:自己的笔记本电脑CPU:i5-4210MGPU:NVIDIA geforce 920M1 Anaconda3的安装与配置1.1 下载可以到Anaconda官网下载历史版本:https://repo.anaconda.com/archive/国内的下载速度可能比较慢,选择到清华大学开源软件镜像站下载。我使用的python 3.6.9,下载对于的Anaconda版本是5.1...
2020-04-20 16:01:31
35760
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原创 【Paper Reading】Towards Accurate Binary Convolutional Neural
2017NIPS大疆论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.11294代码地址:https://github.com/layog/Accurate-Binary-Convolution-Network摘要本文介绍一种新的二进制卷积神经网络(CNNs)训练方案- CNNs的权重和激活限制在{-1,+1}。众所周知,使用二进制权值和激活可以极大地减少内存大小和访问,并...
2020-04-17 21:01:23
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原创 【Paper Reading】Forward and Backward Information Retentionfor Accurate Binary Neural Networks
CVPR 2020商汤科技 北航文献地址:https://arxiv.org/abs/1909.10788源码地址: https://github.com/htqin/IR-Net摘要权值和激活二值化是一种有效的深度神经网络压缩方法,可以利用位操作加速前向推理。虽然许多二值化方法通过最小化前向传播的量化误差来提高模型的精度,但二值化模型与全精度模型之间仍存在明显的性能差距。我们的实证研究...
2020-04-17 16:26:56
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原创 【Paper Readind】:Ternary weight networks
Ternary weight networks2016 NIPS中科院 Fengfu Li and Bo Zhang摘要本文引入了权值为+1、0和-1的三元神经网络(TWNs)。最小化全精度(float或者double)的权重与三元权重之间的欧几里得距离。此外,对基于阈值的三值化函数进行了优化,能够更快速、且更易于计算地得到近似解。TWNs比最近提出的二值网络具有更强的表达能力,并且比后者...
2020-04-16 18:21:56
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原创 李飞飞计算机视觉课程学习笔记 第二章
2 图像分类方法作业题:https://cs231n.github.io/assignments2018/assignment1/工具:Python + NumpyNumpy的相关资料:Python之Numpy详细教程2.1 数据驱动方法图像分类算法是需要大量的数据,是数据驱动的方法。数据集:CIFAR-10 50000训练图片 32323 10000测试图片第一个分类器:最邻近算...
2020-04-15 21:50:29
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原创 Spacecube V1.0:适应多任务应用的可重构SpaceCube处理系统
摘要本文着重介绍了采用可重构SpaceCube系统来解决各种空间飞行任务的复杂应用需求的方法和有效性。SpaceCube是一个可重构的、模块化的、紧凑的、多处理平台,用于需要极高处理能力的空间飞行应用程序。SpaceCube系统适用于大多数任务应用,特别是那些需要大量计算和数据的应用,如仪器科学数据处理。我们将展示如何使用SpaceCube混合处理架构来满足传统飞行处理器无法满足的数据处理性能要...
2020-04-10 19:30:59
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原创 【Paper Reading】XNOR-Net
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks2016 ECCV华盛顿大学 Mohammad Rastegari论文链接:https://arxiv.org/abs/1603.05279代码链接:http://allenai.org/plato/xnornet基于Pythoch的代码...
2020-04-10 17:38:24
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原创 【Paper Reading】二值化网络——BNN
Binarized Neural Networks: Training Neural Networks withWeights and Activations Constrained to +1 or -1论文链接:https://arxiv.org/abs/1602.02830代码地址:https://github.com/MatthieuCourbariaux/BinaryNet2016...
2020-04-10 14:12:59
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原创 【Paper Reading】Deep Learning with Limited Numerical Precision
【Paper Reading】Deep Learning with Limited Numerical Precision2015 《computer science》IBM Suyog Gupta背景深度学习技术的成功很大程度上取决于底层硬件平台的快速执行能力,使用大量标记数据对复杂网络进行监督训练。在以往的模型的训练中,训练的过程都是采用高精度的浮点数进行模型的训练,对硬件的存储和计算...
2020-04-09 22:44:29
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原创 win10 pycharm环境下tensorflow-gpu安装
1 版本兼容性问题在pycharm环境下使用tensorflow-gpu,主要是要安装四个文件,python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言,不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本,具体的对照关系如下:如下链接对应了官方的版本要求说明:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-t...
2020-03-31 20:27:47
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原创 数据挖掘-二手车交易价格预测 -Task1 赛题理解
赛题:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址:二手车交易价格预测赛题概况比赛要求参赛选手根据给定的数据集,建立模型,二手汽车的交易价格。来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车,数量超过370,000,包含 20 列变量信息,为了保证 比赛的公平性,从中抽取 10 万条作为训练集,5 万条作为测试集 A,5 万条作为测试集 B。同时对名称、车辆类型、变速箱、mode...
2020-03-30 22:13:26
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原创 SpaceCube v3.0下一代高性能处理器平台架构
摘要航空电子面临许多重大的挑战,在危险的环境中需要操作方便,需要满足高性能的处理需求同时需要满足尺寸、重量和功耗的限制。为了驱动将来空间处理系统的革命,板级系统需要更灵活、低成本、稳定。为了给各种任务和器件提供一个稳定的解决方案,美国航天宇航局戈达德宇宙飞行中心的科学数据处理部门,首创了一种混合的处理方案,将商用器件和辐射加固方法结合,实现一种新的能够发挥CPUs、DPSs和FPGA的最佳性能的...
2020-03-30 22:06:43
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原创 FPGA学习-Verilog实现LED电平转换
FPGA学习-Verilog实现LED电平转换作者:小铁匠8/2/2019 8:38:30 AM运行代码如下:module test(clk,rst_n,led);input clk ;input rst_n ;output reg led ;always @ ( posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n) begin...
2019-08-02 08:49:26
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cs231n李飞飞课程作业一题目和答案
2020-04-15
cifar-10-python.zip
2020-04-15
贪吃蛇游戏C语言代码 VS2015
2020-03-31
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