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全志V853开发板NPU转换部署 YOLO V5 模型详细教程

NPU 转换部署 YOLO V5 模型 本文以 YOLO v5s 模型为例,详述 ONNX 模型在 V853 平台的转换与部署的流程。 模型的准备 YOLO v5 目前开源于 Github,链接【GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite】 我们可以在 Release 页面找到预先训练好的各式各样的开源 YOLO V5 模型 我们选择 v6.0 版本的 yolov5s.onnx 模型作为示例,下载下来。 可以用开源的 Netron 工具打开模型查看模型的结构 模型预处理 由于下载的模型是动态 Shape 的,不限制输入图片的大小,对于 NPU 来说会增加处理工序,所以这里我们需要转换为静态 Shape 的模型。可以先安装 onnxsim 工具,然后使用这条命令转换: python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx --input-shape 1,3,640,640 这里我们将输入固定为了 [1, 3, 640, 64...

浅谈字节码增强技术系列1-字节码增强概览

作者:董子龙 前言 前段时间一直想参照lombok的实现原理写一篇可以生成业务单据修改记录插件的专利,再查阅资料的过程中,偶然了解到了字节码增强工具-byteBuddy。但是由于当时时间紧促,所以没有深入的对该组件进行了解。其实再我们的日常开发中,字节码增强组件的身影无处不在,例如spring-aop和mybatis。本着知其然也要知其所以然的精神,我决定沉下心来,对字节码增强技术做一个深入的学习和总结,本文作为该系列的开篇,主要是对字节码做一下简单的介绍,为我们后面的深入学习打下一个好的基础。 一、字节码简述    字节码是一种中间状态的二进制文件,是由源码编译过来的,可读性没有源码的高。cpu并不能直接读取字节码,在java中,字节码需要经过JVM转译成机械码之后,cpu才能读取并运行。 使用字节码的好处:一处编译,到处运行。java就是典型的使用字节码作为中间语言,在一个地方编译了源码,拿着.class文件就可以在各种计算机运行。 二、字节码增强的使用场景 如果我们不想修改源码,但是又想加入新功能,让程序按照我们的预期去运行,可以通过编译过程和加载过程中去做相应的操作,...

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