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RK3399平台开发系列讲解(系统篇)1.23、新yolo算法在rk平台上的挣扎历程第一章文档介绍

  • 23-09-12 00:41
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  • 10010
blog.csdn.net

文章目录

  • 第一章文档介绍
  • 第二章项目介绍
  • 第三章素材处理
  • 第四章环境部署
  • 第五章训练
  • 第六章Time for true display of skills
    • 6.1.Pytorch1.6环境下运行代码-CPU主机(渴望钞能力.jpg)
    • 6.2.转pytorch1.2版本进行匹配
    • 6.3.重建模型
    • 6.4.后处理注意事项
  • 第七章经验总结
  • 第八章参考资料

第一章文档介绍

本文档记录总结了新版yolo算法在RK平台上部署过程。主要解决的问题在于版本的匹配,其次是网络的重建,最后是输出的处理。其中RK平台目前最新toolkit是1.4.1,对于本人熟悉的pytorch深度学习框架仅支持1.2版本(目前最新为1.7)。直接套用原始的代码在实验中出现了结果完全无法对应的情况(我愿称之为:玄学),因此对网络的重建以及原子操作的拆分很重要,由此确保结果的一致。最后,RK平台的工具只支持4维向量的操作,

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注:本文转载自blog.csdn.net的内核笔记的文章"https://xuesong.blog.csdn.net/article/details/81986456"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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