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Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial is an open source FPGA project from Hackster.io, indexed by ZouIC. Vollendung einer spannenden Gesichtserkennungsanwendung innerhalb einer Stunde auf dem Ultra96-V2 SBC basierend auf Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC.

Source
Hackster.io
Focus
FPGA
Author
Mario Bergeron
Published
2020-05-13

Häufige Fragen

What does Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial do?

Vollendung einer spannenden Gesichtserkennungsanwendung innerhalb einer Stunde auf dem Ultra96-V2 SBC basierend auf Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC.

Where does Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial come from?

ZouIC indexes it from Hackster.io, original page at https://www.hackster.io/341461/avnet-ultra96-v2-face-detection-tutorial-4c72ea.

What stack does Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial use?

tags AMD Xilinx, protip, beginner.

When was Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial published?

The source page lists 2020-05-13.

Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial
Hackster.io Alle von dieser Quelle Lizenz gemäß Originalseite fpga

Indexiert von ZouIC von der öffentlichen Seite der Quellplattform, nur für Entwicklerreferenz. Urheberrecht und Lizenzierung bleiben bei dem Autor; Sie erhalten Code und Dateien von der ursprünglichen Plattform.

Avnet Ultra96-V2 Face Detection Tutorial

Veröffentlicht 2020-05-13

Vollendung einer spannenden Gesichtserkennungsanwendung innerhalb einer Stunde auf dem Ultra96-V2 SBC basierend auf Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC.

Technische Spezifikationen

Source platform
Hackster.io
Listing note
Metadata fetched from the public platform page; copyright belongs to the original author.
Difficulty
beginner
content type
protip

Verwandte Ressourcen und Kauflinks

Statistiken

respects
15
views
5683

Projektinformationen

QuellplattformHackster.io
Kategoriefpga
LizenzLizenz gemäß Originalseite
Aufrufe5683
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Diskussionen0

Autor Info

Mario Bergeron
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Zitat Hinweis

Dieser Inhalt stammt von Hackster.io Plattform,Alle Rechte sind dem ursprünglichen Autor vorbehalten. Diese Plattform bietet nur Indexierung und Zusammenfassungen. Für detaillierte Inhalte besuchen Sie bitte den ursprünglichen Link.

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