高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分...
ShuffleNetV1是由FacebookAIResearch团队提出的轻量级神经网络。其核心思想是通过分组卷积（GroupConvolution）和通道重排（ChannelShuffle）技术来减少模型参数和计算量，同时保持...
PP-HGNetV2是一个经过优化的轻量级主干网络，旨在平衡计算效率和检测精度。相比传统的ResNet或CSPDarknet，PP-HGNetV2在计算量上大幅降低，同时保持了较高的特征提取能力。它通过引入HybridConvolutio...
在本文中，我们深入探讨了SCConv（空间和通道重构卷积）对YOLOv8的改进与优化。通过分析SCConv的工作原理及其在不同卷积层级中的应用，展示了该模块如何在保持轻量化的同时，显著提升模型的检测精度和特征提取能力。具体而言，SCCo...
高通AIEngine使用教程_qnnsdk...
B端前端交互领域是处于视觉设计师、产品和前端之间的交叉地带，而交互领域又有业务影响低、量化难、方向散、ROI低的特点。而在客服作业场景上，存在每人使用频次高、持续时间久、总量大等显著特性。以得物客服工单工作台为例，长...
今天发布的这个FLUX.1的WebUI就是基于StableDifussionWebUIforge，模型是nf4量化版轻量模型，nf4比nf8在更小的体积下，实现了比nf8更好的生成效果，实测6G显存可玩，20...
PPHGNetV2是由百度飞桨团队提出的一种轻量化特征提取网络，专为实时检测任务设计。其在架构上采用了深度可分离卷积、通道注意力机制和多尺度特征融合策略，使得网络在轻量化的同时保持了较高的特征提取能力。PPHGNetV2的这种设计思想非...
主力线:=3*SMA((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1)-2*SMA(SMA((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27...
本文档将对gd32ai-modelzoo中的使用方法进行更加细致的介绍。并对原博主提供的gd32ai-modelzoo部分代码进行了修改，使其可以更加顺利地运行。_单片机部署神经网络...