Lite 第15页

Yolov5_lite pytorch量化

目录主题pytorch静态量化对称量化非对称量化YoloV5_lite量化代码地址量化代码fuse_modules模块提取代码模型网络中增加量化Module量化过程中出现的问题silu不支持量化add操作不支持量化操作

sxk20091111·2022-12-06 12:25

npm安装发生版本冲突

像安装braft-editor、react-markdown、react-markdown-editor-lite的时候与react版本发送冲突可在命令行后添加--force执行强制兼容，同时会弹出一些警告

subsistent·2022-12-05 18:42

AMBA-AHB Lite协议

目录简介AHB的组成AHB的操作SignalDescriptions1.Globalsignals2.Mastersignals3.Slavesignals4.Decodersignals5.MultiplexorsignalsTransfers1.BasictransfersReadtransferWritetransferReadtransferwithwaitstatesWritetrans

长水曰天·2022-12-05 17:28

在Android上运行基于TensorFlow Lite训练的二维码检测模型

二维码定位可以使用传统的图形学或者机器学习。那么哪种在手机上运行的效率更高？我们可以动手实验下。使用TensorFlowLite训练二维码检测模型训练图集来自于boofcv.org。为了方便，我整理之后放到了GitHub仓库里。下载二维码图集：gitclonehttps://github.com/yushulx/barcode-qrcode-images.git创建一个切分数据集的Python脚本

yushulx·2022-12-05 08:14

Android Tensorflow Lite最佳做法和优化

目录后优化的预训练网络修剪网络下一步在这里，我们看一下对于预训练网络，如何通过量化来改变网络。我们还将讨论如果模型与8位量化不兼容，则如何将网络转换为使用16位。最后，我们快速查看网络修剪。在本系列的前一部分中，我们完成了基于TensorFlowLite的应用程序的构建，该应用程序使用来自ONNXModelZoo的网络模型执行对象识别。让我们考虑可以进一步优化网络的方式。使用神经网络模型，挑战之一

寒冰屋·2022-12-05 08:30

Tensorflow Lite Model Maker实现图像分类和目标检测迁移学习

TensorFlowLitehttps://tensorflow.google.cn/lite/guide?

竹叶青lvye·2022-12-05 08:58

Tensorflow lite在Android端部署

在自己的build.grandle的依赖中添加：implementation'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.15.0'implementation'org.tensorf

HGGshiwo·2022-12-05 07:22

Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network 阅读笔记

Lite-HRNet:ALightweightHigh-ResolutionNetwork论文阅读笔记论文地址摘要：本文提出了一个有效应用于人体姿态估计的轻量级高分辨率网络：Lite-HRNet。

AnZhiJiaShu·2022-12-05 01:26

mmpose关键点（三）：轻量型Lite-HRNet与onnx输出

由于终端算力有限，在内存速度与性能需要权衡好，我选择轻量型关键点性能较好的Lite-HRNet作为模型的backbone。下面，将对Lite-HRNet模型与如何输出onnx模型详细讲解。

小小小绿叶·2022-12-05 01:55

YOLOv5原理分析及部署教程

我分别使用了OAK-D-Lite和普通USB摄像头这两种硬件在windows10下实现了yolov5的复现。如果使用OAK的话，需要首先配置好OAK-SDK再使用。

Shipmaster_23·2022-12-04 11:16

tensorflow lite 1---- 移动端部署--object detection 官方历程手把手教程

（请勿转载哈）这篇文档适合全新小白一、下载官方历程：https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection

行码阁119·2022-12-03 07:15

详解 TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署物体检测 demo（1）——照本宣科

文章目录写在前面examples/lite/examples/object_detection/android简介使用AndroidStudio在手机上运行安装demoapp上帝视角：需要准备什么呢？

Abandon_first·2022-12-02 23:08

推出 TF Lite Task Library 接口，简化 ML移动端开发流程

本文转载，如果打不开，可以直接读本文，内容完全一致：推出TFLiteTaskLibrary接口，简化ML移动端开发流程-技术分享-tf.wiki社区概述在移动设备上使用TensorFlowLite模型运行推理不仅仅是与模型交互，还需要额外的代码2来处理复杂的逻辑，如数据转换、预处理/后处理、加载关联文件等。今天，我们将为大家介绍TensorFlowLiteTaskLibrary3，这是一组功能强大

seaside2003·2022-12-02 10:48

Tensorflow lite task library 实战

本文利用Tensorflowlitetasklibrary进行端侧推理，主要参考官网以及以下代码：官网API：集成图像分割器|TensorFlowLite网上案例：https://github.com/khanhlvg/tflite-task-library-demo之所以给出网上案例，估计刚接触tf的朋友们，只参考官网，可能无法执行具体的示例，所以用该例进行说明：执行该代码时，手机界面会出现以下

seaside2003·2022-12-02 10:48

android nn api,如何在android 7＆8上使用tensorflow-lite nnapi(how to use tensorflow-lite nnapi on android 7 .

NNAPI由tensorflow-lite使用。我在哪里可以下载libneuralnetworks.so？NNAPIisavailableon

LlalyLau刘雅俐·2022-12-02 01:05

yolov系列学习+部署（收集了一些学习网站）

这里置顶的第一个项目是git上star超过k的一个yolo部署项目：https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/本项目入口地址配套yolov1入口地址配套yolov2

泰勒朗斯·2022-12-01 16:35

将 Keras 模型转换为 TensorFlow Lite 模型

来源——官网importtensorflowastf#Createamodelusinghigh-leveltf.keras.*APIs##model=tf.keras.models.Sequential([网络结构])#描述各层网络model=tf.keras.models.Sequential([##tf.keras.layers.Dense()全连接层作用全连接层在整个网络卷积神经网络中起到

KNTITY·2022-12-01 09:31

在Android上将ONNX神经网络模型与TensorFlow Lite结合使用

目录下一步在这里，我们从预先训练的模型中制作TensorFlowLite模型。这是有关在Android上使用TensorFlowLite的系列文章中的第二篇。在上一节中，设置了开发环境以使用TensorFlow模型和Android开发。我们在这里继续为TensorFlowLite调整网络。在移动设备上使用TensorFlowLite时，您可能希望使用已经经过培训的网络。预先训练的网络可让您完成收集

寒冰屋·2022-12-01 09:25

(六)将样式转换模型从TensorFlow转换为TensorFlow Lite

目录介绍什么是TensorFlowLite？TensorFlowLite转换器运行TensorFlowLite模型下一步下载g_model_BtoA_005730.zip-124.8MB下载g_model_AtoB_005730.zip-124.8MB介绍在本系列文章中，我们将展示一个基于循环一致对抗网络(CycleGAN)的移动图像到图像转换系统。我们将构建一个CycleGAN，它可以执行不成对

寒冰屋·2022-12-01 09:25

TensorFlow Lite 指南

TensorFlowLiteTensorFlowLite指南TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和IoT设备上运行TensorFlow模型。它支持设备端机器学习推断，延迟较低，并且二进制文件很小。TensorFlowLite包括两个主要组件：解释器用来转换器是模型的格式转换，优化，提高性能，减小模型大小TensorFlowLite解释器，它可在手机、嵌入式Li

cvvoid·2022-12-01 09:20

Tensorflow Lite模型部署之模型转换

TensorFlowLite的设计旨在在各种设备上高效执行模型。这种高效部分源于在存储模型时，采用了一种特殊的格式。TensorFlow模型在能被TensorFlowLite使用前，必须转换成这种格式。转换模型减小了模型文件大小，并引入了不影响准确性（accuracy）的优化措施（optimizations）。开发人员可以在进行一些取舍的情况下，选择进一步减小模型文件大小，并提高执行速度。您可以使

Mrrunsen·2022-12-01 09:19

TensorFlow Lite 是什么？用 TensorFlow Lite 来转换模型（附代码）

文章目录TensorFlowLite做了什么？将一个模型用TensorFlowLite转换训练一个简易模型保存模型转换模型加载TFLite模型并分配张量进行预测将在猫狗大战数据集上进行迁移学习的MobileNetV2转换到TensorFlowLite将模型转换到TensorFlowLite优化模型ReferencesTensorFlowLite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。可帮助开发者在

_SeeUtoday_·2022-12-01 09:17

TensorFlow Lite Model Maker

TensorFlowLiteModelMakerTensorFlowLiteModelMaker库，可以简化使用自定义数据集训练TensorFlowLite模型的过程。该库使用迁移学习来减少所需的训练数据量并缩短训练时间。例，图像分类，四行代码#Loadinputdataspecifictoanon-deviceMLapp.data=ImageClassifierDataLoader.from_f

model2005·2022-11-30 14:37

Tensorflow lite android源码中编译集成

之前一直是在使用的是tensorflowmobile，来作为模型的运行环境。但是，tensoflowmobile的libtensorflow_inference.so有19MB，load到内存里以后，会占用较多的内存。。。测试看下来，大概占用20M，加上模型占用内存，导致我们的模块，内存占用变大了30MB。内存占用偏高，因此想优化一下。首先想到的手段是模型裁剪。但是，只有裁剪模型的网络结构，才能降

Ritter_Liu·2022-11-28 07:25

TensorFlow Lite+Android，Google要搞的大事情

近日谷歌开源了TensorFlow的终端版本TensorFlowLite，这个版本的发布其实早在预料之中，但又能从这件事看出未来谷歌整个生态版图的一些端倪，接下来就让博主为大家分析一下。首先为什么说TensorFlowLite的发布早在意料之中呢？因为TensorFlow在之前的版本中已经发布了Android可运行的版本，我们知道Android是谷歌的另一大开源利器，也就是说谷歌从一开始就设想将终

Garvin Li·2022-11-28 07:23

TensorFlow Lite（实战系列三）：YOLOV3嵌入Android版APP实现对象检测案例

摘要本次实战案例，少奶奶给大家带来了使用TensorflowLite方式把YOLOV3嵌入Android版APP中，该APP通过调用手机摄像头，实现实时检测并返回具体结果，从而实现自定义网络模型移植边缘设备的可能。通过阅读本篇博客，大家也可以获得以下提升：1）自定义训练的网络模型都可以通过TensorFlowLite移植到Android版的APP中，实现实时监测。2）讲解Android项目中的核心

变强啊三少奶奶·2022-11-28 07:22

TensorFlow Lite（实战系列一）：TFLite Android 迁移训练构建自己的图像识别APP

摘要人工智能想要从实验室走向大众，一个必不可少的途径就是朝着智能终端、嵌入式产品等边缘设备发展。谷歌基于TFMobile推出了TFLite，我们只需要把训练好的模型按照一定规则转换成拥有.tflite后缀的模型文件，便可以通过AndroidStudio生成app并嵌入到手机终端里，实现边缘设备的落地。为了让大家体验到TensorFlowLite的强大。少奶奶将会以Google官网提供的花卉重训练模

变强啊三少奶奶·2022-11-28 07:52

【Android +Tensroflow Lite】实现从基于机器学习语音中识别指令讲解及实战（超详细附源码）

需要源码和配置文件请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、基于机器学习的语音推断Tensorflow基于分层和模块化的设计思想，整个框架以C语言的编程接口为界，分为前端和后端两大部分Tensorflow框架结构如下图二、TensorflowLite简介虽然Tensorflow是一款十分优秀的机器学习框架，但是它层次众多，不适合在单个设备上独立运行，为此Google推出了TensorflowLite，也

showswoller·2022-11-28 07:50

TensorFlow Lite相关实现: On-Device Neural Net Inference with Mobile GPUs

http://arxiv-ai.com/discuss?id=1907.01989由于其较低的延迟和增加的隐私，因此期望用于移动电话的机器学习模型的设备上推断。然而，由于有限的计算能力，热约束和能量消耗，仅在移动CPU上运行这样的计算密集型任务可能是困难的。应用程序开发人员和研究人员已开始利用硬件加速器来克服这些挑战。最近，设备制造商正在使用神经处理单元进入高端手机进行设备推断，但这只占手持设备的

xiexiecn·2022-11-28 05:52

Zynq Fpga图像处理之AXI接口应用——axi_lite接口使用

摘要本文介绍了zynq系统中常用的AXILite协议接口的具体使用方法。简述了AXI协议的特点及结构，说明了其实现的基本机制与时序。此外，结合xilinx官方的AXILite设计模板，给出了灵活自定义修改的一般方法。最后通过简要的的读写模块对此自定义AXILite模块进行了PS端对PL端的读写测试。测试结果表明，此自定义模块高效实用，读写准确，本文提供的方法可灵活应用到各类zynq设计架构中去。1

老王学FPGA·2022-11-27 23:52

xlinx项目系列之基于zynq-7020ISP图像处理

(将ov5640的isp关闭，在7020上实现ISP功能)，输出到LCD和HDMI，软件基于SDK裸机开发，2592x1944@15fpISPLiteIP位置:xil_ip_repo/xil_isp_lite

Jassica bea·2022-11-26 20:27

python 气候_用Python下载美国国家气候数据中心（NCDC）的气候数据

短格式：ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/这两个地址是在网上查到的，从官网怎样找到，我没有发现。

weixin_39612297·2022-11-26 20:00

NCDC气象数据的提取与处理（二）：python批量转换isd-lite数据为xlsx

.实际效果书接上回，在NCDC气象数据的提取与处理（一）中，我们得到了研究区内，且观测时间满足一定要求的站点列表，形式如下：接下来，我们要根据这个站点列表，从全国的站点数据中筛选指定站点，并将isd-lite

bug嘛我经常写·2022-11-26 20:58

NCDC气象数据的提取与处理（三）：python批量将站点数据重采样为日数据

目录1.完整代码（部分参考：http://t.csdn.cn/Z4kWA）2.工作过程2.1输入2.2过程3.实际效果书接上回，在NCDC气象数据的提取与处理（二）中，我们成功将所需站点的isd-lite

bug嘛我经常写·2022-11-26 19:46

paddle 42 将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone使用

在图像分类中的很多模型都可以作为backbone参与目标检测模型中，然而在paddledetection中支持的backbone仅有：blazenet、cspresnet、esnet、hrnet、lite_hrnet

万里鹏程转瞬至·2022-11-26 17:05

使用 TensorFlow Lite 在 Android 上进行印地语字符识别

介绍如果你曾经想构建一个用于文本识别的图像分类器，我假设你可能已经从TensorFlow的官方示例中实现了经典的手写数字识别应用程序。该程序通常被称为计算机视觉的“HelloWorld”，它是ML初学者构建分类器应用程序的一个很好的起点。构建一个识别任何字符的自定义分类器不是很好吗？在这篇文章中，我们将构建一个印地语字符识别应用程序，但你可以随意选择你自己选择的数据集。我们将构建一个能够识别印地语

woshicver·2022-11-26 00:44

OpenHarmony源码(十):编译子系统

├──config#编译工具链参数配置├──core#gn和ninja源码编译第一个BUILD.gn├──docs#说明文档├──lite#hb编译工

myxuan475·2022-11-25 19:53

《Anytime Dynamic A*: An Anytime, Replanning Algorithm》论文个人读后小结

这篇论文主要介绍了三种算法，分别是1.DynamicReplanningAlgorithms：就我们常说的动态规划算法，论文中主要以D*Lite为例进行了简单的介绍。

桐小哥·2022-11-25 18:40

路径规划算法2.1 A算法变种 ARA、LPA、 D、D* Lite

路径规划算法2.1A*算法1.概述2.简要介绍AA*，ARA*，WeightedA*D*LPA*、D*Lite最后1.概述Dijkstra和A*是基于图搜索的标准路径算法。

RuiH.AI·2022-11-25 18:39

直接java调用tflite_Tensorflow Lite介绍

简介TensorflowLite是针对移动设备和嵌入式设备的轻量化解决方案，占用空间小，低延迟。TensorflowLite在android8.1以上的设备上可以通过ANNA启用硬件加速。支持浮点运算和量化模型，并已针对移动平台进行优化，可以用来创建和运行自定义模型。开发者也可以在模型中添加自定义操作。FlatBuffer格式具有在移动设备运行更快的内核解释器支持通过Tensorflow训练好的模

weixin_39802814·2022-11-25 08:16

PaddlePaddle、Paddle Lite、Paddle Inference、FleetX

一、飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架（本地训练学习推理）飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业应用需求，拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。二、PaddleLite（跨

花开花落的个人博客·2022-11-24 22:36

FPGA — AXI接口协议介绍

AXI接口协议介绍参考资料一、AXI接口简介1.1什么是AXI1.2AXI接口的三种类型1.2.1AXI4(AXI4-FULL)1.2.2AXI4-Lite1.2.3AXI4-Stream(ST)1.3AXI

unique_ZRF·2022-11-24 14:29

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—无人机航拍小目标检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测

2201_75285525·2022-11-24 12:09

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite

彧侠·2022-11-24 11:48

论文阅读|Lite Pose

LitePose:EfficientArchitectureDesignfor2DHumanPoseEstimation目录AbstractIntroductionRelatedWork2DHumanPoseEstimationModelAccelerationNeuralArchitectureSearchRethinkingtheEfficientDesignSpace3.1.Scale-Aw

xiaoweiyuya·2022-11-24 09:18

Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation 阅读笔记

Lite-Pose：2D人体姿态估计的高效架构设计论文链接代码链接摘要：姿态估计在以人为中心的视觉应用中发挥关键作用。

AnZhiJiaShu·2022-11-24 09:46

OAK智能深度相机的测距精度是多少？

OAK-D和OAK-D-Lite属于厘米级别，精度Pro>OAK-D=OAK-D-S2>Lit

OAK中国_官方·2022-11-24 04:40

FPGA开发(4)——AXI_LITE总线协议

数据可以在主机和从机中双向传输，AXI4支持最大256突发读写，AXI-lite只不支持突发

树叶~·2022-11-24 00:05

Pytorch神经网络处理.mat格式Mnist数据

/mnist_lite.mat'#定义路径matr=io.loadmat(path)#关键步骤采用io的loadmat包将数据读入缓存train_x

「乾」·2022-11-23 19:58

（９）训练时报错KeyError: ‘conv1.1.0.weight‘

将B_mobilenet_yolov4_lite的PANet改为原来的3x3卷积，命名为L_mobilenet-yolov4_VOC，即将B_yolov4的主干网络换为mobilenet，训练时报错：Traceback

weixin_40227656·2022-11-23 14:00

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