欢迎您来到 Qualcomm 硬件开发俱乐部!
在我们这个硬件俱乐部中,汇集了 Qualcomm 最新最顶尖的硬件开发的内容,您可以了解到最先进的嵌入解决方案、企业应用和 IoT/M2M 等先进技术。让开发者、创客和硬件设备制造商能够尽早熟悉新一代 Qualcomm 的硬件配置,从而快人一步抢占先机。您可以在这里可以第一时间获得 Qualcomm 提供的硬件开发套件,更可以和业界同行深度交流。这里是属于每一个热爱硬件人的俱乐部。
互动方式:【QQ群】:370687734
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Qualcomm 开发者专区是 Qualcomm 联合CSDN 共同打造的面向中国开发者的技术专区。致力于通过提供全球最新资讯和最多元的技术资源及支持,为开发者们打造全面一流的开发环境。本专区将以嵌入式、物联网、游戏开发、Qualcomm® 骁龙™处理器的软件优化等技术为核心,打造全面的开发者技术服务社区,为下一代高性能体验和设计带来更多的想法和灵感。
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