引言目标检测是计算机视觉的核心任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控和医疗影像分析等领域。然而，传统目标检测依赖于大规模标注数据集，数据收集和标注成本高昂，且对新类别的适应性较差。零样本目标检测（Zero-Shot Object Detection）通过无需针对特定类别训练即可识别目标，为这一问题提供了创新解决方案。本文提出了一种结合大型语言模型（LLM，如Grok 3）和视觉生成模型（如Sta...
一、算法迁移1. 方案采用FPGA-ZYNQ平台结合 PYNQ（Python productivity for Zynq - Home）技术2. 流程获取deepforest-NEON.pt 模型使用pytorch将pt模型转换为onnx模型vitis-ai工具将模型转换为dpu模型开发版安装pynq，dpu相关依赖测试模型速度优化模型大小3. 整体架构4. 工具链FPGA Vitis AI...
在深度学习的发展历程中，卷积神经网络（CNN）一直是计算机视觉任务的核心技术。然而，随着模型复杂度的增加，计算成本和参数量也在急剧上升。可分离卷积（Separable Convolution）作为一种高效的卷积操作，通过巧妙的数学分解，在保持模型性能的同时显著降低了计算复杂度。1. 传统卷积的挑战1.1 标准卷积的计算复杂度在标准卷积操作中，假设输入特征图的尺寸为 H×W×C_in，卷积核尺...
附件中为中国的边境线数据集，-full包含所有省份的边界数据集，目前这个方法的处理速度还不是很理想，可以将中国的经纬度范围作为前置条件，快速过滤掉大部分的非境内坐标再使用函数进行判断，大大提高了处理速度from shapely.geometry import Point, Polygon import json # 读取中国边境线的数据 with open('/Users/ga666666...