sod

草皮

嵌入式计算机视觉和机器学习库
sod.pixlab.io

• 介绍。
• 特征。
• 用SOD编程。
• 有用的链接。

嵌入草皮

版本1.1.9（2023年7月）| ChangElog |下载

SOD是一个嵌入式的现代跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它揭示了一组API，用于深度学习，高级媒体分析和处理，包括在具有有限的计算资源和IOT设备的嵌入式系统上实时，多级对象检测和模型培训。

SOD旨在为计算机视觉应用提供常见的基础设施，并加速开源的机器感知以及商业产品。

专为计算效率而设计，并且非常关注实时应用。 SOD包括及其预训练模型的一系列综合经典和最先进的深神经网络。用SOD建造：

• 用于多级（20和80）对象检测和分类的卷积神经网络（CNN）。
• 用于文本生成的循环神经网络（RNN）（即莎士比亚，4Chan，Kant，Python代码等）。
• 单个类，实时对象检测的决策树。
• 专门为SOD编写的全新建筑，名为Lolenets。

跨平台，无依赖性，合并（单个C文件）并进行了大量优化。现实世界的用例包括：

• 实时检测和识别对象（包括面）。
• 车牌提取。
• 入侵检测。
• 模仿Snapchat过滤器。
• 对人类行为进行分类。
• 对象标识。
• 眼睛和学生跟踪。
• 面部和身体形状提取。
• 图像/框架细分。

著名的草皮功能

• 专为现实世界和实时应用程序而建。
• 最先进的CPU优化了深神经网络，包括全新的独家Realnets Architecture。
• 无专利的高级计算机视觉算法。
• 支持主要图像格式。
• 简单，干净且易于使用API​​。
• 深入学习有限的计算资源，嵌入式系统和物联网设备。
• 易于使用OpenCV或任何其他专有API插值。
• 预先训练的模型可用于大多数架构。
• CPU有能力的地产型模型培训。
• 生产准备，跨平台，高质量源代码。
• SOD是无依赖性的，用C编写的，编译和运行，几乎在任何具有不错的C编译器的平台和体系结构上都没有修改。
• 合并 - 所有SOD源文件都合并为单个C文件（ SOD.C ），以方便部署。
• 开源，积极开发和维护的产品。
• 开发人员友好的支持渠道。

编程接口

该文档既可以作为API参考，也可以作为编程教程。它描述了库的内部结构，并指导一个用几行代码创建应用程序。请注意，即使对于新程序员，SOD也很容易学习。

资源	描述
在5分钟或更短的时间内草皮	用SOD嵌入的C/C ++ API快速介绍与C中实现的现实世界代码样本有关
C/C ++ API参考指南	本文档详细描述了每个API功能。这是您应该依靠的参考文档。
C/C ++代码样本	现实世界中的代码样本有关如何嵌入，加载模型和开始使用SOD进行实验。
车牌检测	了解如何在没有重型机器学习技术的情况下检测车牌，只是SOD中已经实施的标准图像处理程序。
将我们的面部探测器移植到WebAssembly	了解我们如何将SOD Realnets面对检测器移植到WebAssembly中，以在浏览器中实现实时性能。

其他有用的链接

资源	描述
下载	获取最后一份SOD，预训练模型，扩展等的副本。开始嵌入并享受编程。
版权/许可	SOD是一种开源，双许可的产品。了解有关那里的许可情况的更多信息。
在线支持渠道	整合SOD时遇到一些麻烦吗？看看我们的众多支持渠道。