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
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
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
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
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
前言1.最近非常火的YOLOX，是旷视提出并开源新一代实时目标检测网络，具体的算法原理和性能可以转到github,想上手试试，如果是Linux话，可以按照官方文档给步骤一步步执行下去就可以了，是Win的话，中间有些不同的步骤。 2.我的环境是win10 x64,CUDA10.2 cudnn 7.1 GPU 是GTX 1660ti,Anaconda 3.7.环境配置1.看看官方的linux下的安装步
显卡和CPU是电脑中最值钱的两个核心硬件，那么相信不少人都会有XX显卡怎么搭配CPU或者XXCPU需要搭配什么显卡的问题，那么显卡和CPU之间是否有搭配要求呢？好的CPU可以搭配差的显卡吗？高端显卡可以搭配低端CPU吗？显卡和处理器是否有搭配要求没有，正常来说只要主板兼容，那么显卡和CPU随便搭。因为显卡和CPU是不存在兼容问题的，低端的显卡可以配低端CPU也可以配旗舰级，反之是一样的。如果真的要
目录 一、安装darknet二、编译（这里直接安装ｃｐｕ版本作为例子）三、制作数据集四、修改训练配置文件五、开始训练六、训练过程中参数含义七、训练小窍门一、安装darknet$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet
$ cd darknet二、编译（这里直接安装ｃｐｕ版本作为例子）makeGPU版本参考官网 https:
第二章：yolov5训练自己的数据集（实时动态检测王者荣耀系列）1，介绍最终成型效果图在上一篇我已经教给大家如何用Vscode搭建环境，让yolov5项目能正常运行起来，并且用项目本身达到训练以及测试检测图片的效果，相信大家已经迫不及待的想训练自己的数据集了吧，这里我也在csdn看了很多文章都不是很全对于零基础的同学来说还是很难掌握，甚至有的同学已经没了心态，准备放弃这个被大家称为“真香”的yol
YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王，如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃，YOLOv7模型太多让人眼花缭乱，对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5，实测一言难尽，到处都是坑！测试方式我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当
端午回来，发的第一篇文章，还在谋划其他事情，大家共勉。现在电脑这么普及，应该每个人都知道 CPU ，即使不懂电脑的人都能憋出大招告诉你电脑里面有一个 CPU，CPU 是中...
原创
2021-07-28 15:48:55
270阅读
目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing Unit，而GPU的全称是Graphics Processing Unit。在
1.1、 OpenGL 的原理1.1.1、 Linux 图形系统发展 地形渲染算法在绘图中使用了 OpenGL 去实现，OpenGL 是一个 开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用 程序可以十分方便地在各种平台间移植。 X server 是 Linux 系统下图形接口服务器的简称，在应用程序需要系统提供 界面时，系统会建立若干个 X server，通过 X 协议跟窗
一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU的相同之处两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，并辅助有很
转载
2023-10-02 23:04:07
0阅读
CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行。CPU 调用Direct3D和OpenGL的绘图函数来绘图时，这些指定不会被GPU马上运行，而是存放在某一块内存中，这快内存称为Command Buffer。GPU会一直从Command
GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的大脑，负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据，并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。当运行一个程序时，操作系统
Yolo算法笔记 目标检测方法yolo（You only look once），看一眼就可识别目标。与R-CNN比，有以下特点（Faster-RCNN 中RPN网络吸取了该特点）：速度很快看到全局信息，而非R-CNN产生一个个切割的目标，由此对背景的识别效率很高可从产生的有代表性的特征中学习。流程:以PASCAL VOC数据集为例。1. 输入448X448大小的图片
OneEmbedding 是应训练大规模推荐系统模型需求而生的组件，灵活的分层存储、高度优化的数据流水线以及易于横向朋友关注。...
在CPU上进行完整版yolov5项目跟练记录一、yolov5原理解析本节内容参考来源：1、2、31. 目标检测任务说明目标检测指的是：输入图像或视频，要从图像中获取需要的物体类型以及位置等信息。 主要的检测性能指标如下图所示：1.1 基础检测精度指标：1.2 基础检测速度指标：2. 目标检测与yolov5发展历程2.1目标检测发展史2.2 yolo原理及发展史yolo简介：yolov1：yolov
