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ZDP1440系列小技巧—如何實(shí)時(shí)顯示FPS呢?
ZDP1440是一款基于開源GUI引擎的圖像顯示專用驅(qū)動(dòng)芯片,在其上面運(yùn)行UI時(shí),能看到實(shí)時(shí)的幀率就能知道那些情況運(yùn)行卡頓,可以有針對(duì)性的去優(yōu)化UI,本...
2024-04-22 標(biāo)簽:FPS驅(qū)動(dòng)芯片GUI 643 0
百度開源DETRs在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)中勝過YOLOs
這篇論文介紹了一種名為RT-DETR的實(shí)時(shí)檢測(cè)Transformer,是第一個(gè)實(shí)時(shí)端到端目標(biāo)檢測(cè)器。
助力移動(dòng)機(jī)器人下游任務(wù)!Mobile-Seed用于聯(lián)合語義分割和邊界檢測(cè)
精確、快速地劃定清晰的邊界和魯棒的語義對(duì)于許多下游機(jī)器人任務(wù)至關(guān)重要,例如機(jī)器人抓取和操作、實(shí)時(shí)語義建圖以及在邊緣計(jì)算單元上執(zhí)行的在線傳感器校準(zhǔn)。
最近,CF中某些主播“開(下稱KG)掛”升上熱搜,作為十年老兵,瓜是吃的飽飽的。之后官方下場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè),但是沒有檢測(cè)到軟件KG行為,而是檢測(cè)到主播有硬件設(shè)...
幀緩沖區(qū)大小計(jì)算 主控影響幀數(shù)的因素有哪些?
幀率(Frame Rate)是圖像領(lǐng)域中的定義,通俗來講就是指動(dòng)畫或視頻每秒顯示的畫面數(shù)(幀數(shù)Frames),即FPS( Frame per Secon...
介紹一種自動(dòng)駕駛汽車中可行駛區(qū)域和車道分割的高效輕量級(jí)模型
本文介紹了TwinLiteNet:一種自動(dòng)駕駛汽車中可行駛區(qū)域和車道分割的高效輕量級(jí)模型。語義分割是自動(dòng)駕駛中理解周圍環(huán)境的一項(xiàng)常見任務(wù)。
2023-08-03 標(biāo)簽:嵌入式系統(tǒng)FPS自動(dòng)駕駛 1208 0
Focus-DETR:30%Token就能實(shí)現(xiàn)SOTA性能,效率倍增
目前 DETR 類模型已經(jīng)成為了目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)主流范式。但 DETR 算法模型復(fù)雜度高,推理速度低,嚴(yán)重影響了高準(zhǔn)確度目標(biāo)檢測(cè)模型在端側(cè)設(shè)備的部署,加大...
Sensor banding現(xiàn)象(這種現(xiàn)象有時(shí)候也被成為Flicker現(xiàn)象)如視頻所示,畫面會(huì)出現(xiàn)頻閃,感覺有水波紋一樣的紋路在跳變
環(huán)境感知是自動(dòng)駕駛的第一環(huán),是車輛和環(huán)境交互的紐帶。一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)整體表現(xiàn)的好壞,很大程度上都取決于感知系統(tǒng)的好壞。目前,環(huán)境感知技術(shù)有兩大主流技術(shù)路線
基于幾何變換器的2D-to-BEV視圖轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)
BEV感知是自動(dòng)駕駛的重要趨勢(shì)。常規(guī)的自動(dòng)駕駛算法方法基于在前視圖或透視圖中執(zhí)行檢測(cè)、分割、跟蹤,而在BEV中可表示周圍場(chǎng)景,相對(duì)而言更加直觀,并且在B...
2023-06-06 標(biāo)簽:變換器FPS純電動(dòng)汽車 1584 0
RT-DETR用114FPS實(shí)現(xiàn)54.8AP遠(yuǎn)超YOLOv8
最近,基于Transformer的端到端檢測(cè)器(DETR)已經(jīng)取得了顯著的性能。然而,DETR的高計(jì)算成本問題尚未得到有效解決,這限制了它們的實(shí)際應(yīng)用,...
求一種3D目標(biāo)檢測(cè)中點(diǎn)云的稀疏性問題及解決方案
點(diǎn)云的稀疏性指激光雷達(dá)的采樣點(diǎn)覆蓋相對(duì)于場(chǎng)景的尺度來講,具有很強(qiáng)的稀疏性。
在利用OpenVINO在英特爾處理器上實(shí)現(xiàn)1000+ FPS性能
作為目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域著名的模型家族,you only look once (YOLO) 推出新模型的速度可謂是越來越快。
強(qiáng)勢(shì)的點(diǎn)云處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PointNe介紹
PointNet++是Charles R. Qi團(tuán)隊(duì)在PointNet論文基礎(chǔ)上改進(jìn)版本,其核心是提出了多層次特征提取結(jié)構(gòu),有效提取局部特征提取,和全局特征。
2023-01-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RGBFPS 2209 0
構(gòu)建TiO2/FePS3梯形異質(zhì)結(jié)促進(jìn)高效光催化析氫
受貴金屬助劑效率低、成本高的限制,實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)的STH轉(zhuǎn)化需要高性能、高性價(jià)比的光催化劑。
在本教程中,我們將學(xué)習(xí)如何在Arduino 中使用流行的 GT511C3 指紋傳感器 (FPS)。有許多可用的 FPS,我們已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何使用它們來構(gòu)建...
漫談?dòng)螒虻纳疃葘W(xué)習(xí)算法,從FPS和RTS角度分析
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的監(jiān)督訓(xùn)練中,智能體通過樣本進(jìn)行學(xué)習(xí) [56], [86]。智能體需要做出決策(已知正確答案),之后,使用誤差函數(shù)確定智能體提供...
2017-10-19 標(biāo)簽:fps人工智能深度學(xué)習(xí) 7121 0
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