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RB1-艺术风格转换示例

项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，使用GStreamer和ZLMediaKit完成RTSP流媒体功能，使用TFLITE完成art风格转移算法的推断。

CM2290文本语义识别示例

该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。它是使用在SQUAD 1.1数据集上微调的预训练文本分类模型创建的。该模型以段落为输入，然后使用TensorFlow Lite模型将段落分类到预定义的组中，以预测段落的情绪是积极的还是消极的。它是在Mass等人提供的Large Movie Review Dataset v1.0上进行训练的。

CM2290-图片语义识别示例

CM2290开发板可以用于文本处理，该模型可以针对输入两张图片进行语义分析, 可以识别出两张图片是否表达的是一个相同的含义，而不只是单纯的比较的图片的MD5 。

RB1_ImageOCR示例

项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载image，并对image做二值化、去噪等预处理，通过Tesseract-OCR对与预处理后的image进行文字识别处理，并将结果保存为txt文件。

RB1_LaneDetection示例

项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载mp4视频文件，并对视频文件逐帧处理，识别每一帧图片中道路线条后做响应处理，处理后的视频帧输出为视频流文件。

CM2290-交互式图像分割

该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。Interactive Segmentation 相机应用程序，它接受图像和该图像中的一个点，然后尝试确定周围的重要区域。

CM2290-数字识别

该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。这是使用TensorFlow构建的数字分类器模型的端到端示例2.0（Keras API），并在MNIST数据集上进行训练。示例应用程序允许用户画一个数字并预测它将是哪个数字。

C6490-模糊图像清晰化处理

该项目将开源模型DeepDeblur移植到C6490P DK上，通过SNPE调用dsp，使得模型可以以一个较高的效率运行在边缘设备，满足快速图像清晰化处理的需求。

C8550-风格迁移示例

该项目在C8550开发板上构建并运行C8550 发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。Style Transfer 可以把自己需要处理的图片，根据选择的风格，把图片渲染为跟风格一致的图片。

C6490-MobileVLM-cn

MobileVLM 是一种强大的多模态视觉语言模型 (MMVLM)，旨在在移动设备上运行。它是无数面向移动的架构设计和技术的融合，其中包括一组从头开始训练的 1.4B 和 2.7B 参数规模的语言模型，以及在以下环境中预训练的多模态视觉模型：通过高效投影仪进行 CLIP 时尚、跨模态交互。根据几个典型的 VLM 基准评估 MobileVLM。与一些更大的模型相比，模型表现出了同等的性能。

8380-MusicPlayer

该项目在8380开发板上构建运行Windows系统，并在此基础上构建一个简单、用户友好的音乐播放器，使用C#使用Windows窗体构建。它旨在为播放音乐库提供无缝直观的体验。

在WoS上运行LLaMa

该项目构建了一个cli应用程序，在高通WoS平台运行开源模型LLaMA v2-7B，基于qnn进行交互式的多轮对话推理。

8550DK 运行Stable Diffusion

该项目构建了一个cli应用程序，在C8550DK平台运行开源模型Stable Diffusion（v1.5），使用dsp以500ms/it的运行速度根据prompt进行图像生成的推理。

C8380上运行OPENAI-CLIP

该项目在 WoS 平台上构建了一个交互式应用程序，运行开源模型 AOTGAN，实现了基于 QNN 的交互式多轮图像修复功能。

C8380上运行AOTGAN

该项目在 WoS 平台上构建了一个交互式应用程序，运行开源模型 OPENAI CLIP，实现了基于 QNN SDK的交互式根据文本描述搜索图片的功能。

C8380上运行YOLOV5_CXX

本项目是基于QNN SDK C++接口开发的、基于开源模型YOLOv5的目标检测应用，不仅可以用来检测指定图片中的物体，还可以检测USB摄像头实时视频中的物体。

C8550上运行YOLOv8-seg

该项目构建了一个cli应用程序，在C8550DK平台运行开源模型YOLOv8-seg-s，使用dsp以120ms/it的运行速度根据输入图像进行85类目标识别和语义分割。

C8550DK上运行YOLO v10

该项目构建了一个在 C8550DK 平台上运行开源模型“YOLOv10s”的 CLI 应用程序，使用 SNPE 运行无需 NMS 后处理的对象检测。

RB3Gen2 上运行 PP-OCR

这个项目构建了一个命令行应用程序，在ARM Linux平台上运行开源模型“PP-OCR”，利用CPU根据输入图像进行推理，速度为每张图像0.5秒。

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