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地平线征程6工具链入门:J6P/H 计算平台部署指南
算法工具链
本文详解 J6P/H 计算平台部署指南,分硬件、软件模块介绍,梳理官方推荐流程与实用工具特性,帮你快速理解并落地部署。
2025年09月22日
算法工具链
【地平线 J6工具链入门】QAT新版qconfig量化模板使用教程
2025年09月28日
算法工具链
【地平线J6工具链进阶】算子优化方案集锦
2025年09月29日
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X3 开发板使用注意事项
1. 上电之前注意子卡是否插好. 插的时候45度插到底然后下压卡好. 卡好后卡扣是和板子边缘平行的,整体侧边平整,金手指只能看到一点. 下图是子卡插好的样子 2. 第一批板子(104PCS, 主要特征是没有贴二维码)内置固件版本错误,所以收到后需要用串口进入uboot手动操作刷机(比如使用usb刷). 如果使用hbupdate工具,则选择uboot模式刷机. 3. 新版本系统(1.01之后)为了避
Kevin
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2020-06-30
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X3浮点模型转换示例
本文主要内容包括:1.认识浮点模型转换工具链2.caffe模型转换3.onnx模型转换4.上板测试以及模拟器测试5. 测试mobilenetV2推理速度第一次使用,可直接参考第五步,评估BPU性能Netron工具可以可视化Caffe, Onnx模型, https://github.com/lutzroeder/Netron 注意检查模型输入输出等是否符合预期一,认识浮点模型转换工具链. 详情请阅读
anming
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AI 工具链课程(七)- 零基础上手嵌入式开发 - 上板实践
上节课我们介绍了嵌入式代码包的目录结构, 相信大家对我们的代码有了一些初步了解. 这节课我们将对我们的上板过程进行教学, 希望您能够在拿到地平线AI开发板后能够快速上手而设计的. 为保证教程的简单易懂, 该教学过程并不需要过多大量嵌入式代码的开发. 嵌入式代码详细介绍可以参考上一节课的教程贴 (https://developer.horizon.ai/forumDetail/13648810354
Junkrat
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AI 工具链课程(六)- 零基础上手嵌入式开发 - 代码结构
上节课我们学习了如何进行模型的训练, 这节课以及下一节课, 我们将会指导大家将训练出来的模型放在我们的ai开发板上面运行, 并亲眼看到实际运行的效果. 这里就需要使用我们为大家提供的嵌入式代码. 因此这一节课, 我将会带领大家熟悉一下我们的嵌入式代码发布包, 希望对大家了解和使用地平线的bpu进行智能应用的开发有所帮助.1. 环境构建1.1 基础说明我们提供了3个发布包,用以帮助用户理解如何使用以
Junkrat
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AI 工具链课程(五)- 零基础训练 SSD-mobilenetv2 的定点模型
0、引言上一章教程 我们详细讲述了如何利用地平线的量化框架 horizon_plugin_tensorflow 和算法包 horizon_vision_tensorflow 在 Imagenet 数据集上从零开始训出一个精度和浮点模型相近的 vargnetv2 的定点模型。接下来,我们会接着介绍 horizon_vision_tensorflow 中如何利用公开的 tensorflow 以及 ho
kongtao.hu
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AI 工具链课程(四)- 零基础训练 VargNetv2 的定点模型
0、引言大家好,在前几节课程中,我们学习到了「天工开物」工具链的功能介绍、安装方法以及基础知识点。本节课更偏向实战性质,这主要告诉大家如何使用地平线 AI工具链的量化框架 horizon_plugin_tensorflow 和算法包 horizon_vision_tensorflow 可以在不需要写代码,不需要重新设计网络结构(使用地平线算法包中内置的网络结构)的前提下基于imagenet数据集训
kongtao.hu
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「天工开物」AI 工具链课程(三)- 量化训练基础知识
引言随着越来越多的 AI 模型需要被部署到嵌入式设备上 ( 如 AI 智能摄像头,智能车载设备,家用设备等),AI 计算推理效率已经成为了一个关键问题。使用8位定点量化表示的计算可以大大加速模型的运行速度,同时降低功耗。这点对于无法高效运行浮点计算的移动设备和嵌入式应用非常有用。使用地平线天工开物 AI 工具链,我们提供两种获取定点模型的途径:一、训练使用 AI 工具链进行量化训练,直接得到定点模
witwolf
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「天工开物」AI 工具链课程(二)- 安装与环境搭建
引言我们在上一节中已经简单介绍了地平线天工开物(Horizon OpenExplorer)AI工具链,相信您对它已经有了初步的认识。为了方便学习后面课程,使用天工开物工具链进行实战开发,还需要做一些准备工作, 本节课将介绍这一部分内容: 环境搭建环境搭建为了简化环境搭建步骤,方便大家使用天工开物(Horizon OpenExplorer)AI工具链,我们提供了docker 镜像内含算法工具包、编译
witwolf
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HorizonBox - AI 体感游戏机 | 开放代码和部署过程
上一期,我们分享了 HorizonBox - AI 体感游戏机,这个开发案例,详细内容请见:AI 开发,不必从0开始 | 本期案例: HorizonBox - AI 体感游戏机为了更好的让大家了解这个项目,我们在此将我们开发部署的可执行文件上传开放。运行过程相对简单:1) 在 CP(协处理器)端运行可执行代码2) AI 模型便开始根据摄像头不断流入的视频帧进行动作识别3) 并且启动websocke
xiang01.li
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前沿技术
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AI 开发,不必从0开始 | 本期案例: HorizonBox - AI 体感游戏机
小编引言提到 AI 产品开发,大家第一时间想到的可能是高深的 AI 算法训练和复杂的工程部署和实现,来自不同厂家的芯片、系统框架、AI 算法之间,常常存在一定的兼容性或效率等问题,导致 AI 产品开发周期长,算法效果不理想,功能调试困难等。在 AI 智能化时代,如何降低 AI 产品的开发门槛,快速让产品落地,有一个好的 “工具“ 的越来越重要。使用地平线的 AI 芯片 + 「天工开物」开发平台,可
xiang01.li
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AI 可编程智能小车 | 开发与部署教程
在上一期,AI 开发,不必从0开始 | 本期案例: AI 可编程智能小车 中,我们分享了 AI 可编程智能小车,为了更好的让大家了解这个项目,学习 AI 产品开发,我们在此将我们开发教程和代码分享给大家。你是否准备好了,动手实践,那就按照我们的步骤一起来体验吧~一、技术方案介绍BCK (本项目名称)技术链路较长,由于是针对教育市场开发的套件,所以做了很多 SDK 的封装,其目的是在于更加便利的二次
billionaire
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【产品专区—J2 Mono】专注单目前视感知解决方案,征程二代芯片赋能智能驾驶
【Horizon Journey 2 Mono (简称“J2 Mono”)】是地平线基于国内首款车规级芯片征程二代 (Journey 2,简称“J2“) 开发的、面向ADAS前装市场的全球领先单目前视感知解决方案,可在低于100毫秒的延迟下有效感知车辆、行人、车道线、交通标识、红绿灯等多种目标。不仅如此,该解决方案还专门针对中国道路和场景进行了优化,从底层赋能更多合作伙伴,为其智能驾驶在全球最大汽
NVmind
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官方教程
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【入门课程】05-AI 开发流程介绍 - 工程应用
本教程是继对应视频课程的补充部分,主要介绍一个真实的Demo是怎样按照开发范式进行开发的。准备工作硬件环境:96boards开发板一块,并且配置好网络,能够正常使用SSH访问一台电脑,与96boards处于局域网可连接状态,用于连接96boards开发板软件环境:下载需要的部署包和web展示端部署包:xppcp_smart.tar.gz运行步骤解压xppcp_smart.tar.gz其中,Hack
yingmin.li
算法工具链
官方教程
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【入门课程】06-AI 开发实战演练 - MNIST
相关代码和文档共16M: 下载地址: https://pan.horizon.ai/index.php/s/mpm8deD2NBrKdYd 演示视屏157M,时长25分钟 下载地址: https://pan.horizon.ai/index.php/s/x8cAnjxpyCaz6Ae 1.1训练任务简介:mnist项目网址: http://yann.lecun.com/exdb/m
anming
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官方教程
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AI 开发,不必从0开始 | 本期案例: AI 可编程智能小车
小编引言提到 AI 产品开发,大家第一时间想到的可能是高深的 AI 算法训练和复杂的工程部署和实现,来自不同厂家的芯片、系统框架、AI 算法之间,常常存在一定的兼容性或效率等问题,导致 AI 产品开发周期长,算法效果不理想,功能调试困难等。在 AI 智能化时代,如何降低 AI 产品的开发门槛,快速让产品落地,有一个好的 “工具“ 的越来越重要。使用地平线的 AI 芯片 + 「天工开物」开发平台,可
billionaire
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【入门课程】04-AI 开发流程介绍 - 算法训练
AI开发流程 ——算法部分引言在这个部分,你将会了解到在96board上面你能够实现的算法功能(有:classification (分类),detection(检测),segmentation(分割), instance segmentation,示例如图1),训练能够在96board上面使用的模型需要的步骤(量化训练,模型编译),以及地平线为大家方便实现整个流程提供的工具。图表 1:96boar
mengjia.yan
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