因此我们进行模型部署的时候,需要各有侧重。当前模型优化和部署的工具非常多,包括TensorRT、NCNN、MNN等;当前的硬件平台也非常多,包括CPU、GPU,Arm、NPU、FPGA等。 为了帮助大家学习深度学习模型部署,有三AI推出《深度学习之模型部署》课程,力争对大部分主流框架,以及典型部署平台进行介绍与实战。 子欲学算法,模型部署...
工业上的智能控制,最后要移植到FPGA里,ad采数据,用da输出,中间的控制用yolov5来实现,可以吗?或者别的推荐什么做? 关注问题写回答 邀请回答 好问题 知乎· 1 个回答 · 2 关注 MikeWay 运营混子,技术油子。关注 当然可以,按照你描述的这个系统,需要的能力栈可以算得上是一个寒武纪的要求了。
船舶的焊接性能是船舶密闭性的保证,因此对船舶焊接处的检测至关重要。 张人杰等利用M-SMOTE 算法对焊缝样本进行精细化处理,提取焊缝的不同特征,经 AP 聚类后输入神经网络完成对船体焊缝的缺陷检测。高翌飞等分析 FPSO 弯管特点,结合相控阵超声,制作出相控阵扫描器,能够契合 FPSO 弯管,实现对 FPSO 弯管在狭小空间的...
OpenVINO2022.x版本全面抛弃了之前的SDK函数,升级为API2.0方式支持C++与Python推理,同时支持多种深度学习框架训练的模型部署,支持CPU与GPU推理,支持主流的操作系统。图示如下: 流程与API2.0接口 常用组件与推理流程支持: 全新API2.0 接口: 支持IR11版本、推理支持ONNX。 对比之前的版本简化了诸多开发流程与函数使用: 效...
3.FPGA层面，算是你要实现的AI模型算子包含哪些，模型大小及存储器大小。实时性是否满足要求。算是开发...