快速开始 SDK在以下环境中测试通过 aarch64(arm64), Ubuntu 16.04, gcc 5.3 (RK3399) Hi3559AV100, aarch64, Ubuntu 16.04, gcc 5.3 Hi3519AV100, armv7l , HiLinux 4.9.37, (Hi3519AV100R001C02SPC020) armv7hf, Raspbian, (Raspberry
快速开始 SDK在以下环境中测试通过 aarch64(arm64), Ubuntu 16.04, gcc 5.3 (RK3399) Hi3559AV100, aarch64, Ubuntu 16.04, gcc 5.3 Hi3519AV100, armv7l , HiLinux 4.9.37, (Hi3519AV100R001C02SPC020) armv7hf, Raspbian, (Raspberry
Linux集成文档-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。
0.3.0 ARM64 支持;效果提升 2019.02.20 0.2.1 paddle引擎支持;效果提升 2018.11.30 0.1.0 第一版!
configs/detection/yolov3/usb_camera.json 注意 :1、camera 类型的输入需要接入显示器,需要将显示器设置为 720P,设置方式 startx #开启显示器桌面 xrandr -s 1280x720 #设置显示器分辨率为720p 2、需要关闭显示器桌面,使用stopx命令 C++接口调用 具体详情请查看PaddleLite API文档 C++接口文档 C
configs/detection/yolov3/usb_camera.json 注意 :camera 类型的输入需要接入显示器,需要将显示器设置为 720P,设置方式 startx #开启显示器桌面 xrandr -s 1280x720 #设置显示器分辨率为720p C++接口调用 具体详情请查看PaddleLite API文档 C++接口文档 C++ API std::shared_ptr CreatePaddlePredictor
config/yolov3/screw.json //执行yolov3模型视频预测程序 C++接口调用 具体详情请查看API文档 C++接口文档 C++ API std::shared_ptr CreatePaddlePredictor(const ConfigT&);`, `56680656670285990000`) > CreatePaddlePredictor template <
C++示例 示例介绍 1.1 classification示例目录结构 1.2 detection示例目录结构 1.3 yolov3示例目录结构 1.4 sample_video示例目录结构 连接设备 运行示例 3.1 本地图片预测 3.2 摄像头视频预测 C++接口调用 4.1 FPGA预处理接口 4.2 预测库接口 python接口调用 5.1 python接口目录结构 5.2 安装和使用 5.3
n , header . c_str ( ) ) ; // 打印返回的content内容,为json格式,具体可参考api文档 // 如果你需要对返回的内容做下一步处理,可以将此content按json格式解析后作为后续使用 printf ( query result: %s.
0.3.0 ARM64 支持;效果提升 2019.02.20 0.2.1 paddle引擎支持;效果提升 2018.11.30 0.1.0 第一版!