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USB接口链接到电脑后，在设备管理器中串口驱动显示未知USB设备，这里安装ST-LINK驱动后没有变化将这个进程重启后，仍然无法识别板子连接后图片如上，STLINK处亮黄灯，在其他电脑上均显示未知设备（驱动安装显示成功）
FCN是一种用于语义分割的全卷积神经网络，它有着姣好的语义分割效果，并且能够支持任意大小的图片输入。实现过程如下:1、定义网络2、获取训练数据集3、训练以上就是复现FCN的核心代码，希望对各位有帮助
语义分割模型通过atc工具转换时，操作过程或者命令和yolo v3一样吗？需要注意些什么问题？ 2.输入是用标注软件标注好的1024×768×3的图片，atlas 200 dk可以推理出什么形式的结果？ 谢谢
用的yolov3模型，模型输入大小为608*608，通道数为3，当输入图片(bgr格式)进行推理时，报如下错误：data len(583680),其为608*960乘积，model data len(4435968),其为608*608*12乘积，显示两个数据长度不匹配，这是怎么造成的
专家们好： 请教个问题。之前测试都是用的现成的模型，可以跑通。现在，我需要做自己的检测，用自己的图片，那模型也就要自己训练。我想问下，这个模型在哪里训练呢，ModleArts训练的可以不算到Atlas200DK，或者有其他平台？谢谢！
试了一下网络流，非常顺利，添加SDK后，按照文档编写上传流对象的代码，运行成功在obs可以看到这个对象图片后面需要在看一下，在OBS里的目录归类的问题，还有多批量的素材的上传
语义分割模型通过atc工具转换时，操作过程或者命令和yolo v3一样吗？需要注意些什么问题？ 2.输入是用标注软件标注好的1024×768×3的图片，atlas 200 dk可以推理出什么形式的结果？ 谢谢
USB接口链接到电脑后，在设备管理器中串口驱动显示未知USB设备，这里安装ST-LINK驱动后没有变化将这个进程重启后，仍然无法识别板子连接后图片如上，STLINK处亮黄灯，在其他电脑上均显示未知设备（驱动安装显示成功）
1、减少文件读取次数，读取一张图片比读取一推小文件要快 2、减少OpenGL ES绘制调用并且加速渲染 OpenGL ES 1.1仅仅能够使用2的n次幂大小的图片(即宽度或者高度是2、4、8、64…)。 如果采用小图片OpenGL ES1.1会分配给每个图片2的n次幂大小的内存空间
我在数据集定义时使用了mindspore.numpy.pad对每张图片进行填充，但程序运行时会崩溃。我确定是由mindspore.numpy.pad导致的。请问该如何处理呢，我的需求是对数据集的每张图按不同的尺寸进行pad。
【功能模块】Atlas200DK atlas_utilsacl_DVPPjpede函数报错【操作步骤&问题现象】1、新建一张空白yuv420sp 图片 (1080,1280)2、初始化 acl_resource 与 dvpp3. 调用dvpp.jpede 返回507018错误【截图信息】
Println(index,value) } 图片 二维数组 a:= [3][2]string{ {“北京”,“上海”}, {“天津”,“内蒙”}, {“成都”,“重庆”}, } fmt.Println(a) fmt.Println(a[2][1]) 图片 二维数组的遍历 a:= [3][2]string{
首先，我们准备好一张图片，然后找一个在线转化图片为base64的网页，我选的是这个网站，http://imgbase64.duoshitong.com把图片上传上去，复制生成的base64编码就可以了，这里需要注意一点：生成的base64字符串开头是下面的字符串要去掉 data:image/png;base64
VOC xml文件夹格式，转换要求是： （1）必须有图片文件 （2）图片对应txt文件 只要有上面2个我们完全不用担心转换问题，软件需要授权可用，关注微信公众号未来自主研究中心可以联系我们 使用步骤： 第一步：打开软件，拖拽图片文件夹和txt文件夹到对应位置 第二步：点击开始转换即可完成转换，转换后会有obj
使用Label显示图片 lableShowImage = tk.Label(app) lableShowImage.pack() # 选择图片的按钮 buttonSelImage = tk.Button(app, text='选择图片', command=choosepic)
录下，如果同时有图片和ground_truth，则模型评估过程输出pred_results目录和eval_result.txt文件，前者存放所有图片的预测结果，后者存放模型评估的精度指标；2b) 创建训练作业时指定的数据存储位置data_url目录下，如果只有图片，则模型评估过程
yticks() 指定了纵轴刻度为 0 到 40，间隔为 5。这样就能够清晰地显示温度变化，并使图表更易于理解。 通过这个示例，展示了如何在实际数据分析场景中通过设置纵轴刻度，提升数据可视化图表的可读性和清晰度，使得数据更加直观和易于分析。希朐以上内容对您有所帮助！ plt模块
看起来不是很直观，用numpy的方法来看比较清楚，直接显示概率值最大的那个数 7因为在cloudide里面没法用matplot看到图片，没法看到图片是不是数字7，但应该是的另外，模型训练成功后，模型文件是保存在哪里了，这个可以放到modelarts里去跑吗后面再摸索一下
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【功能模块】Atlas 800 9000 安装mindspore r0.5后，尝试运行图片分类应用【操作步骤&问题现象】1、尝试r0.5版本的mingspore lenet 2、报错：RuntimeError: Thread ID 281472823401680 Unexpected
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