本文整理自麒麟软件桌面研发部资深研发工程师孟庆彬在 DIVE 全球基础软件创新大会 2022 的演讲分享。
国庆节了，用OpenCV实现渐变版国庆头像，用技术给给自己换个国庆版头像！实现过程：实现这个其实超级简单，只需要两步！第一步，找一张国旗模板图象，然后生成mask模板，图示如下：第二步，选择一张头像图象，根据mask权重与模板图象重新像素叠加混合。就生成了国庆版渐变头像了。源码如下： {代码...} 原文：OpenCV学堂...
各位EAIDK小伙伴们大家好，由于近期EAIDK源服务器维护，导致EAIDK设备Fedora系统上使用dnf（yum）、update、upgrade等命令安装、升级软件时，会出现“Error: Failed to synchronize cache for repo 'XXXX'”报错。 此问题是由于源服务器离线导致，大家可以通过换软件源来解决，具体操作方法如下：
YOLOv5 自从问世以来，让多目标检测任务在速度和精度上都达到了非常好的表现效果。所以最近被国内优秀的人工智能产品和解决方案公司[链接]
各位EAIDK小伙伴们大家好，近期有小伙伴反馈，EAIDK使用dnf install安装软件出现“Error: Failed to synchronize cache for repo 'updates'”问题，如下图：此问题可能是由于源服务器DNS解析问题，大家可以通过修改源服务器地址来解决，具体解决方法如下：
作为国内最早和OpenCV建立合作的公司，小O妹所在的公司OPEN AI LAB配合本次OpenCV V4.5.0的迭代，将集成到OpenCV的Tengine也同步进行了升级，做出了深度的优化，极大的提升了稳定性与效率。作为OpenCV项目的负责人，OPEN AI LAB 的高级软件工程师——李琦老师为大家详细的分享一下为什么OpenCV选择将Tengine作为DNN ARM后...
作者：Soham Malakar 编译：ronghuaiyang 首发：AI公园公众号导读计算机视觉在工业领域的一个实践，有方案和代码的分享。1. 介绍焊接缺陷可以定义为焊缝表面出现的不规则、不连续性、缺陷或不一致性。焊接接头的缺陷可能导致零件和组件的报废、昂贵的维修费用、工作条件下性能的显著降低，在极端情况下，还可能导致导致...
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针对EAIDK系统可能被远程植入病毒的安全问题，近期EAIDK发布了适用于Fedora系统固件的安全补丁，安全补丁内容说明与下载使用方法见下文。强烈建议开发者安装执行安全补丁，以保护资料、财产安全！
近期有部分小伙伴表示，收到了购买的EAIDK-310开发套件。但是，自己只有一台笔记本电脑，如何才能连接EAIDK-310进行开发调试？是不是还要购买键盘、鼠标、显示器，才能开始使用EAIDK-310？
初次尝试Tengine 适配 Ncnn FP32 模型,相较于mnn，ncnn而言，这个框架对于多框架模型有着很好的支持性 – Caffe，Tensorflow，TF-Lite, Mxnet, Onnx, darknet。首发知乎：[链接]作者：空域
嵌入式人工智能开发套件EAIDK-310，EAIDK（Embedded Artificial Intelligence Development Kit）- 嵌入式人工智能开发套件 ，专为AI开发者精心打造，面向边缘计算的人工智能开发套件。硬件平台具备语音、视觉等传感器数据采集能力，及适用于多场景的运动控制接口；智能软件平台支持视觉处理与分析、语音识别、语义分析、...
上一篇简述了Tengine如何适配ncnn模型，其实本质上Tengine算是一个新的IR，可对各种框架进行适配，虽然不同框架对不同算子有不同的实现方式，但是经过Tengine团队的不懈努力，可以支持nchw与nhwc的计算格式。
Tengine是通过调用Arm Compute Library（ACL）进行GPU加速的，具体可以参考Tengine使用教程的调用GPU部分[链接]
因为我们只对prior和ground truth非常接近的prior做回归，如果不做数学变换，直接做回归，检测结果效果会比较差。具体可以参考如下链接：[链接]
这些priors本身并不是输出的结果，并没有结合起来。如果我们对每一层有输出的比如regression和classification，这些结果我们可以和合并起来，priors只是中间的计算过程，它的目的是用来计算边框回归，没有拼接。
SSD目标检测算法对小目标检测的效果应该算是比较好的，理论上YOLO这种算法对小目标检测效果可能不是太好。像YOLO、FasterRCNN这些算法，它只在最后一层做anchor的话，它没有多尺度的特征，对尺度变化不敏感，而SSD是对小目标检测效果比较好的算法。
最近，国内的人工智能（AI）开源生态突然热闹了起来，这厢清华大学刚开源了一个强化学习平台，那边华为和旷视又相继开源了AI计算和深度学习框架。
当我们“调戏”智能语音助手，与它进行对话交流的时候，中间都涉及哪些流程呢？这期文章就为大家做一个解读与演示。
