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如何通过命令查看系统帧率?
吴传龙
2017-12-07 03:27:23
请问如何通过命令查看系统帧率?
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s_jason
2017-12-07
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用这个命令试一下: adb shell dumpsys SurfaceFlinger | grep fps
OpenHarmony投屏工具OHScrcpy软件
目前仅初步实现,只是名字参考安卓的Scrcpy投屏工具,非移植二开,现阶段的开发技术和实现方式距离Scrcpy的完成度还相差很远。 个人认为目前只适用于教学视频、直播写代码等演示场景,距离低延迟、高
帧率
能日常使用的实现其实还很遥远。 环境要求 电脑
系统
:Windows 10/11 64 位 设备
系统
:OpenHarmony 3.2+ 如果你本地有配置hdc
命令
到环境变量,并且不想使用软件同级目录中的hdc,直接删除或改个名字即可
基于yolov5的C++单目摄像头测距
使用说明 模型转换 yolov5工程下export.py转换onnx,直接转,切忌修改batch_size 参考网上方法,rknn-toolkit2进行onnx转rknn 演示
系统
需安装有OpenCV,如果需要读取AHD摄像头还需要安装gstreamer 运行build-linux_RK3588.sh 可切换至root用户运行performance.sh定频提高性能和稳定性 编译完成后进入install运行
命令
./rknn_yolov5_demo 模型所在路径 部署应用 修改include/rknnPool.hpp中的rknn_lite类 修改inclue/rknnPool.hpp中的rknnPool类的构造函数 多线程模型
帧率
测试 使用performance.sh进行CPU/NPU定频尽量减少误差
YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集
课程演示环境:Ubuntu需要学习Windows
系统
YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》,课程链接https://edu.csdn.net/course/detail/28748YOLOv4来了!速度和精度双提升! 与 YOLOv3 相比,新版本的 AP(精度) 和 FPS (每秒
帧率
)分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv4使用AlexAB/darknet,在Ubuntu
系统
上做项目演示。包括:安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标训练性能的技巧。 除本课程《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴识别》《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》《YOLOv4目标检测:原理与源码解析》
matlab终止以下代码-HPC-Project-2:HPC项目2
matlab终止以下代码HPC项目2 这是由Ryan Collette编写的功能最少的N体重力模拟器。 建造 构建项目需要CMake和MPI。 要构建模拟器,请在项目根目录上调用cmake,然后在同一目录中调用make。 输出是称为nbody的单个可执行文件。 跑步 要使用模拟器,只需使用mpirun和任何模拟器参数执行nbody文件。 在当前状态下,至少需要2个过程。 模拟器参数为: (int)粒子数 (浮动)时间跨度 (浮动)步长 (浮点)G,重力系数 (浮动)
帧率
(0表示无输出) 每个进程(int)个块(详细信息如下) 例如:mpirun -n 4 nbody 1000 10.0 0.001 5.6 0 1 所有参数都是可选的,但必须按顺序提供。 要获取有关每个参数的详细信息,请使用
命令
“ help”正常执行该程序。 例如:./ nbody帮助 输出 如果为模拟器提供了正
帧率
,它将以csv格式的文件序列输出粒子
系统
的状态。 在执行程序的目录中创建文件。 因此,强烈建议为结果指定一个目录。 该项目还包括一个基本的matlab脚本proto / movie.m,它将其工作目录中的所有
如何统计V4L2吐帧的
帧率
?
项目中遇到一个问题,需要得到V4L2 Sensor前端吐帧的
帧率
,有同学说直接看sensor配置参数不久可以了吗?可是作为一个严谨的工程师怎么可以做这么不靠谱的事情呢?耳听为虚,眼见为实,只有看到实实在在的统计信息,才能相信数据是正确的。 那么该怎么做到呢? V4L2框架的架构如下图所示,从图中我们可以看到,视频设备在抓取到视频图像后,会调用vb2_buffer_done回调函数将帧上报给v4l2 核心层函数,其中vb2_buffer_done是核心层实现的回调函数。 如果在这里实现信息统计,无疑得
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