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在 征程 6 平台,我们可以按照这个方式编译 input_typr_rt 为 rgb,且 layout 为 NHWC 的模型。这样做的好处是,当用户的数据输入源本身就是 NHWC 的 rgb 图像时,这么做可以避免额外的数据处理操作。
征程 6 算法工具链使用过程中,会存在算法侧与软件侧的交接,偶尔会遇到,需要自证清白的情况,
在编写前后处理函数时,通常会多次用到一些变量,比如模型输入 tensor 的 shape,count 等等,若在每个处理函数中都重复计算一次,会增加部署时的计算量。
图像噪声(image noise)是[图像](https://zh.wikipedia.org/wiki/图像)中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有),通常是电子噪声的表现。
通过出错通路的 buffer 状态可知,PYM1 的输出 buffer 都在 USED 队列,说明底层 buffer 都被用户层拿走了,进而导致用户获取帧失败,需要用户查看自己的持有帧逻辑和归还逻辑;
自动驾驶场景中,常见的是多路感知通路,在不考虑应用获取释放帧异常操作的前提下,一般出现帧获取异常的情况,主要原因是通路中某段断流的情况,如何去准确的定位,对大部分客户来说,依赖我司的支持;针对这种情况,会列举几种断流日志分析;
本文使用 pytorch 框架,以 conv 为例,介绍如何同时满足 conv int32 + NCHW/NHWC 这两种情况。另外,专开一个章节介绍 scale 为 1 的原因。
本文详细介绍了征程 6 VIO Frame 时间戳
接下来和大家一起看一下 Cmakelists 在 VP 示例中扮演的角色。
轻量化网络旨在减少模型参数和计算量,同时保持较高准确率。为了降低设备能耗,提升实时性,轻量化网络结构在嵌入式设备等资源受限环境中广泛应用。