ZPC8210的博客

以下从类型、工具、步骤及技巧展开说明。‌‌LabelImg‌：开源图像标注工具，支持生成PASCAL VOC格式的XML文件，适用于目标检测。‌‌LabelMe‌：支持多边形标注和语义分割，输出JSON格式，适合复杂轮廓标注。‌数据交付‌：将标注数据转换为模型兼容格式（如‌COCO、‌VOC），用于训练。‌‌关系标注‌：标注实体间关联（如“公司-CEO”），用于知识图谱。‌‌关键点标注‌：标记物体关键点（如人脸特征点），用于姿态分析。‌‌多边形标注‌：针对不规则物体，通过多边形轮廓精准标注边界。

若存在不支持的算子，需用等效支持的算子替换（例如用GELU替换Swish，或通过模型重写工具修改）。2. 资源限制：FPGA 的逻辑单元（LUT）、块 RAM（BRAM）和 DSP 数量有限，过大的模型（如 ResNet-50 以上）可能需要拆分部署或选择更大容量的 FPGA（如 Alveo U50）。FPGA 部署 ONNX 模型的整体流程可分为 5 个关键步骤：模型准备（ONNX） → 模型优化（量化/剪枝） → FPGA工具链适配 → 模型转换（ONNX→FPGA可执行格式） → 部署与验证。

贝叶斯” 的核心不是复杂公式，而是 **“用新证据更新信念” 的思维方式 **—— 它允许我们带着初始认知（先验），通过不断接收新信息（数据），逐步逼近真相（后验）。从 18 世纪的牧师思考，到如今成为 AI 的基础，贝叶斯方法的本质是帮我们在 “不确定的世界里，做更靠谱的决策”。