
Anaconda 是非常好用的虛擬環境管理工具,但是GUI圖形界面Navigator無法在ubuntu開啟,只能用命令來控制虛擬環境,對於熟習視窗作業系統的使用者界面來說有點不方便
不過後來查到其實是可以開啟的,這樣在教學上就方便多了。
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最近在開發一些文字辨識的Python程式,用了EasyOCR或是Tesseract,效果說真的都很爛,無意間看到一個套件Paddle,測試一下發現效果非常好。
但是移植到其他電腦卻發現執行錯誤:
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最近有一個案子使用到RPI,程式用Python寫的,不過如果RPI意外被關機,或者停電,那麼就要重新啟動我寫的程式,如果希望系統啟動時,能順便把Python程式執行就更好了,在Windows時代,我們可以找到一個「C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\StartUp」,把程式放到裡面就可以隨著Windows開機自動執行,那麼RPI有沒有呢?
一個朋友剛好也問我這個問題,我說我研究看看,但是過幾天他說他找到資料,並且傳網址給我,感謝您
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最近寫(抄)了一支利用dlib做臉部辨識的工具,但是效能不佳,程式執行需要大約一分鐘的準備時間,然後FPS也是沒辦法超過1,我用VSCode的F5 debug工具,從第一行逐行執行,發現是卡在cap = cv2.VideoCapture(0)這句,竟然可以卡40秒,後來查詢網路說可以加上cv2.CAP_DSHOW,但是只能用在Windows系統,樹莓派沒辦法使用,不過畢竟是開啟時一次的執行時間,影響不大所以就暫時先不處理。
另外一個比較嚴重的問題是fps,640x480解析度下的fps大約0.5-0.9之間,如果改成320x240可以超過1,實在是慢的離譜,實在很想了解問題出在什麼地方,是哪一行造成的瓶頸,雖然我還是可以用debug逐行執行來"感受"一下時間,但是像這種無限迴圈,要自己一直按F10想想實在算了。
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YOLOv4是目前非常受到歡迎的物件偵測工具,他本身後端使用的類神經框架是Darknet(https://github.com/pjreddie/darknet),而今天則是要把他轉換成Tensorflow框架,這樣做有什麼好處呢?
<<教學影片更新中>>
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<<研華版Jetson nano 4G開箱>>
在開箱之前先說一個老笑話
在一次非常重要的太空任務中,分別派遣了英國人、日本人、台灣人參加,這次太空任務需要執行一整年,避免太空人太無聊,可以帶50公斤的私人物品。
英國人因為愛喝下午茶,所以帶了50公斤的茶
日本人帶了50公斤的A片,台灣人則帶了50公斤的Marlboro
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一年後,任務結束,太空船返回地球,記者們在停機坪等候採訪,第一個出來的是英國人,記者圍上去訪問
記者問:「這一年太空任務,有什麼重要收穫?」
英國人看起來英氣煥發說:「這一年我終於了解泡茶的精妙之處」
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第二個出來的是骨瘦如柴、無精打采的日本人
記者問:「這一年太空任務,有什麼重要收穫?」
日本人說:「這一年我體會了嚕槍的極限」
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第三個出來的是滿臉怒氣的台灣人
記者問:「這一年太空任務,有什麼重要收穫?」
台灣人說:「幹,忘記帶賴打」
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這個笑話相信老一輩的你們都有聽說過
好了,這個笑話跟我開箱有什麼關係呢?
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幹:忘記買變壓器
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好吧就先跟大家講一下我目前觀察到的幾件事
1. 確實是4G版 Jetson Nano
2. 沒有CSI鏡頭接頭
3. 作業系統先燒錄到內建的16G MMC,後續再利用SSD擴增空間,可與16GMMC合併成一個主系統空間。
4. 有SIM卡接口(我還不知道怎麼用)
5. 憑感覺光這樣溫度應該是撐不住
先這樣吧,只能等我的變壓器到貨
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今天把剛買的nVidia 3060 12G安裝好,然後開啟ubuntu系統,發現啟動gpu時會卡在
「Successfully opened dynamic library libcublas.so.10.0」,每次都會卡住約5-8分鐘,記得windows也會卡,但是只會卡第一次,搜尋網路上的解決方案是cuda在做cache,而且顯示卡記憶體越大會卡越久,網路有提供windows方案,就是設定最大cache,速度就會加快了。
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根據我個人經驗,提供關於使用卷積時的倆三個建議作為參考
1. 建議都採用3x3卷積,但增加卷積層數,根據計算2層3x3=1層5x5
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ImageDataGenerator是一個非常好用的工具,尤其在樣本數量很少的時候,可以利用它來微調圖片內容,進而產生新的樣本
本次主題會用CNN作為影像辨識基礎,比較加入ImageDataGenerator前後的辨識效果,另外就是flow_from_directory經常與ImageDataGenerator搭配來快速產生樣本圖形,本次一併說明。
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