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任务 鸟瞰（2017）

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介绍 这是ULPMark:trade_mark:-ML和tinyMLperf基准测试运行程序的Alpha版本。 由于我们当前正在调试和开发，它仍然缺少一些功能。 目标是促进固件升级，而不是收集官方成绩。 提供此软件仅是为了EEMBC和MLCommons的tinyMLperf之间的交叉开发。 开发完成后，该存储库将被删除并替换为正式版本。 TOC {：toc} 链接 由于运行程序二进制文件已超过GitHub限制，因此现在可以通过以下链接在GitHub之外托管它们： 最新版本是3.0.0-RC20，发布时间为太平洋标准时间03-MAR-2021，下午1:50。 当前状态 仍处于测试阶段，但我们已经开始添加对基于地面ic01计算精度度量的支持（仅适用于ic01 ），并添加了能量兼容性插件。 性能模式与能源模式 在本文档中，您将始终看到性能模式和能源模式之间的区别。 分离两种收集模式的原因是由于被测设备（即DUT

Pytorch上的SiamFC 这是pytorch版本的siamfc。 教程笔记本已添加。 我从黄的git借来了一些代码： : ，非常感谢。 先决条件 强烈建议您需要Anaconda Env。 和一个好的火炬。 我使用自定义的训练方法来重复结果。 讲解 基准 参考 如果您认为这项工作有用，请考虑引用 ↓[原始方法]↓ @inproceedings{bertinetto2016fully, title={Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking}, author={Bertinetto, Luca and Valmadre, Jack and Henriques, Jo{\~a}o F and Vedaldi, Andrea and Torr, Philip H S}, booktitle={