cmake学习记录
问题背景 这个问题是我在做海赛C2比赛编写部署自动打靶算法遇到的。先简单叙述一下起因，由于我们C2队伍使用的是Jetson Nano来识别靶心，进而实现自动打靶功能，于是算法识别这方面就由我来进展。在网上参考了一些部署方案。最终选择了使用Deepstream架构运行yolov5n的trt模型进行识别检测。但是由于我们的需求不仅是检测到靶心，还要将检测到的靶心的位置传递给下位机stm32，因此我需要在该架构中加入串口通信模块，实现该功能。由于Deepstream在国内的相关资料很少，故需要自己去了解并实现添加该模块到这个框架中。而且其代码基本都是C++代码，过程中要用到cmake等编译工具，故而接触到了cmake相关文件的编写与使用，并写下该篇博客对其进行记录。 一、cmake是什么 CMake是一个跨平台..
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关于如何使用Hexo搭建自己的Github网站
一、下载Git与Nodejs 这里可以自行参考网上教程下载 二、使用hexo创建个人博客 2.1 创建Blog根目录 在本地创建一个文件夹，此文件夹将用来管理你的个人博客网站，如下图，我再F盘创建了一个git_blog文件夹 然后打开Git bash并输入cd F:/git/blog，如下图 然后再输入命令 npm install hexo-cli -g hexo init 其中hexo init命令可能会失败，可以多试几次，最好挂梯子运行 全部输入完后，可以发现当前文件夹下多出一些文件夹和相关配置文件。 关于这些文件夹，可以先做一个简单的介绍： node_modules: 依赖包 public：存放生成的页面 scaffolds：生成文章的一些模板 source：用来存放你的文章 them..
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关于Jetson的系统烧录与环境配置
一、准备 Ubuntu电脑 or 虚拟机（Ubuntu系统） 能够进行数据传输的Micro-USB数据线 显示屏 、HDMI转接线、键鼠 二、进行烧录（参考瑞泰教程） 2.1 系统软件包的下载 2.1.1 烧录所需文件集中在这两个文件夹中，在本部分我选择安装LT4 R32.7.1版本 2.1.2根据Jetson类型进行选择 2.1.3根据载板型号进行选择 2.1.4随便选择一个版本 2.1.5下载对应文件，其中rtso-6002对应位置即为载板型号 2.1.6选择对应版本的L4T文件 2.1.7下载相应文件 2.2 在PC端Ubuntu系统进行烧录环境准备 2.2.1 将上述文件拷贝至烧录主机同一目录下 2.2.2 解压 Linux Driver Package $ tar -vxf J..
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成功解决Pytorch模型转trt模型中得BatchNorm问题
问题背景 如果你想把你的模型投入到应用中或者是想提升模型的运行速度，除了对网络进行压缩、蒸馏外，最好的方法就是将模型转成tensor模型，使用tensorrt实现对网络的加速。但是当该模型的功能是图像增强或者是图像生成，并且模型中运用了大量的batchnorm2d函数，运用网上现成的方法会发现模型转成onnx以及trt后，模型的处理效果大幅下降，想解决此问题就可以详细往下看了： 我们的方法顺序是：pytorch模型先转成onnx模型，接着将onnx模型转成trt模型 一、pytorch to onnx 核心代码： import torch from torchvision.utils import save_image import os from nets.tiny_unet_2_channelxian..
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