整理了一下CPU、GPU、TPU的简单原理区别，内容整理自Google Cloud、CSDN、知乎等。 目录一、CPU二、GPU适合运算的程序类型三、TPU 一、CPUCPU 是一种基于冯·诺依曼结构的通用处理器，与软件和内存协同工作。 (Google Cloud官网的示意图，仅用于概念演示目的，并不反映真实处理器的实际行为。)CPU 最大的优点是它的灵活性。CPU采用冯·诺依曼结构，可以为数以百
现在说明一下 本文绝对没在本站里看贴 只是为了给自己收藏 没有吹 b的意思 给自己看而已 也不需要这个站对自己有什么好处目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类
YOLO V1 （45fps，fast version150fps）paper: http://arxiv.org/abs/1506.02640
pytorch代码：https://github.com/xiongzihua/pytorch-YOLO-v1
1. idea此前的目标检测将问题看成是分类问题，而yolo看成是一个回归问题yolo非常快，可以达到一秒45帧的速度yolo在运行时将整张照
先上部分概念：CPU：中央处理器（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data
1、YOLOV8简介YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处主要有：1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块；其余大体和YOLOV5的主干网络一致。特征增强
本人纯属新手，要是有什么讲的不对的地方，请各位大神批评指正。yolo仅测试图片所需要的配置不是很高，没有装cuda，没有装opencv也能跑起来，在cpu模式下，测试一张图片需要6~7秒的时间。下面是跑yolo代码的过程：首先从官网克隆代码，以及下载预训练的模型（一个正常版本的和一个快速版本的），前提是你不想训练自己的模型的话。克隆：git clone https://github.com/pjr
实时目标检测一直是yolo系列的追求之一，从yolo v1开始，作者就在论文中强调real-time。在后期的v2和v3的发展过程中，慢慢在P&R(尤其是recall rate)上下不少功夫。同时，计算量的增大也牺牲了yolo的实时性。tiny-yolo是轻量级的yolo，在不那么要求mAP的场景下，tiny-yolo可以作为v2甚至v3的代替结构。事实上，对于无GPU的设备来讲，tiny
# 流程：PaddleNLP GPU训练与CPU部署
在深度学习的工作流程中，我们常常需要在性能强劲的GPU上进行训练，而在资源有限的环境中（如服务器或移动设备）进行部署。本文将带你全面了解如何使用PaddleNLP进行GPU训练并在CPU上进行部署。我们将分步骤进行，并附上相关代码示例。
## 整体流程
以下是“PaddleNLP GPU训练与CPU部署”的整体流程示意图：
```mer
目录 硬件环境 安装教程 安装CUDA和cuDNN 下载darknet 修改darknet.vcxproj 修改darknet.sln 打开darknet.sln 准备 测试 YOLOv3图像目标检测 YOLOv3视频目标检测 YOLOv2视频目标检测注意：先安装VS，后安装CUDA，本文中的很多东西在实际操作中都会自动生成，省去很大的麻烦，当然啦，如果你愿意尝试，非要先CUDA,后安装VS,那本
目录从源码编译检查是否安装正确篇外——Ubuntu下的环境变量设置TensorRT的核心接口简介使用TensorRT的Python API进行推理使用TensorRT的C++ API进行推理1 从源码编译1.1 下载源码和库文件TensorRT只开源了一部分，其中最核心的那部分是闭源的。开源部分是Github上的TensorRT仓库，闭源部分则是官方提供的TensorRT库。由于我电脑上的CUDA
文章目录前言最终实现效果图后端实现主界面检测函数+检测结果显示前端实现主界面(index.html）+显示图片界面总结 前言最近，老板让写一个程序把yolov5检测模型部署到web端，在网页直接进行目标检测。经过1个星期的努力，终于实现基本功能?（累晕了）。网上查阅了很多资料，发现很多的技术比较复杂，当然他们的页面都比较漂亮，然后我打算自己写一篇简单记录一下哈哈。进入正题，该项目完全由Pytho
一、软硬件要求软硬件 最低配置 推荐配置CPU 和 内存 Master：至少2核4G、
Node：至少4核16G Master：4核16G、
Node：根据运行的容器数量进行配置Linux 操作系统 基于 x86_64 架构的各种Linux 发行版，Kernel 3.10 以上 Red Hat Linux 7 CentOS 7 etcd 3.0 版本及以上 3.3 版本 Docker 18.0
目录创建 Spring Boot 2.0.3 web 应用外置 Tomcat 服务器设置与部署Spring MVC 流程开发测试视图前后缀配置外置 Tomcat 服务器启动原理1、嵌入式 Servlet 容器的应用打成为可执行的 jar、war 包，优点是 简单、便携；缺点是 不支持 JSP、优化定制比较复杂（使用定制器、全局配置文件修改）2、Spring Boot 提供程序员可以使用
博主按照下面的参考博客一步步安装，亲测有效。一定不要着急，安装过程也可能出现其它问题，通过百度、谷歌这些问题总会找到解决办法。综合楼主遇到的问题，重新梳理一下参考博客的内容。 参考博客：深度学习文章1：Caffe安装教程：Ubuntu16.04（CPU）Caffe安装教程：Ubuntu16.04（CPU）本文是在新安装的Ubuntu16.04上进行Caffe的安装，每个版本的Ubuntu安装略有
YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 前
参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
目录YOLOv1目标检测算法前言一.预测阶段二.训练阶段三.损失函数 YOLOv1目标检测算法前言目标检测=识别+定位 RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN都是先提取候选框再送入检测网络，忽略了全局的信息。对R-CNN系列感兴趣的可以跳转到我的另一篇博文：R-CNN、Fast RCNN和Faster RCNN网络介绍。YOLO是个单阶段的模型，直接在特征图上进行信息提取，是一
目录一、MNN简介二、MNN编译三、MNN部署PINet模型pytorch转onnxonnx转mnnmnn部署一、MNN简介是阿里开源的一个轻量级的深度神经网络引擎，支持深度学习的推理与训练，适用于服务器/个人电脑/手机/嵌入式各类设备。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等30多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。gith
宇宙超级无敌一条龙~从买服务器到前后端上线全流程梳理，Git一键部署后端Java项目，使用阿里云MySQL5.7，Maven，SpringBoot，MybatisPlus前端React项目，由前端同事负责，不做过多赘述，只讲述部署过程准备工作1.服务器购买及配置https://www.aliyun.com/activity/daily/bestoffer?userCode=bt9o5mt8直接复制
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2023-08-23 19:04:02
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此文为毕设内容的一部分，分为两个大块：（1）YOLO模块 （2） openvino模块 下面分别介绍两个模块的安装流程。一、YOLO1、环境配置此次任务我采用的是yolov5算法，代码地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov5 首先要把环境配置好，在本机终端输入pip install -r requirements.txt 若在colab则 添加代码块为
