快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo

hi3559av100的官方芯片手册，从官方开发板包中获取，资料详细，对应芯片选型很有帮助。 性能：基于Hisilicon Hi3559A 2*A73+3*A53+1*M7+2*G71+4*DSP+2*NNIE多核异构处理器

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此书作者robin milner是图灵奖得主。书中milner以直观而严格的方式介绍了他所发明了pi演算。pi演算的用途是作为描述并行计算的基本理论。

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移动通信是指移动用户之间，或移动用户与固定用户之间进行的通信。这里所说的通信，不仅指双方的通话，还包括数据、传真、图象等通信业务。值得收藏。