基于电力载波的TCP通信实现
问题背景 这是我在做海草移植项目过程中需要实现的功能——使用电力载波连接Jetson Nano与Raspberry实现信息互通，写下此篇博客以作记录 一、TCP通信 1.1 简单介绍 TCP协议，传输控制协议（英语：Transmission Control Protocol，缩写为：TCP）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的通信协议。 TCP把连接作为最基本的抽象单元，每条TCP连接有两个端点，TCP连接的端点即套接字。 套接字: socket = (IP地址 + 端口号) TCP连接:{socket1, socket2}={(IP1:port1), (IP2:port2)} TCP提供全双工通信。 详细解释可参考网上资料。 1.2 一般用法 进行TCP通信的两端设备必须要在同一区域网或者网段内。如果..
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关于在Jetson部署Yolov5实现检测与串口通信传送位置信息
问题背景 这篇博客用来记录参加海赛C2过程中，如何实现在Jetson Nano上部署目标检测算法以及使用串口通信的方法。 数据标注与模型训练 YoloV5的使用与简单讲解 Yolov5模型目前在网络上已经经过了许多考验，且其Github官方也仍在不断更新，其相关平台的部署在官网也有很多教程，所以如果想在嵌入式平台部署目标检测以及分类网络，选择Yolov5可以带给我们极大的便利，这也是我选择使用Yolov5的原因。以下内容都是基于Yolov5目标检测模型的部署。 数据集的标注（使用Labelimg进行数据标注） 安装labelimg 这里是在Anaconda环境下的安装 conda create -n label python==3.9 # 注意这里必须是python3.9版本，否则..
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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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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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