GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。概要在 GPUImage 中既有对图像进行处理的，也有对相机内容进行处理的，这里主要以相机处理为例进行分析。大致会分为三个部分：相机数据的采集OpenGL 对图像的处理与显示相机
英伟达的深度学习推理引擎TensorRT是连接神经网络框架与GPU之间的桥梁，它支持所有种类的神经网络框架，近期也实现了容器化，目前的TensorRT是5.1版。6月17日，英伟达宣布了TensorRT的开源。机器之心报道，参与：李亚洲、李泽南、思。本次开源的内容是英伟达 TensorRT 的一部分，其中包括 TensorRT 的插件与一些解析器(Caffe 和 ONNX)，以及演示 Tensor
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2024-08-20 15:28:40
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
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2024-06-26 12:02:28
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文章目录1.计算机内存模型2.Java内存模型-JMM2.1概述2.2内存模型结构2.3内存间交互操作2.4先行发生原则：happens-before2.5原子性2.6可见性volatile之可见性：synchronized之可见性：2.7有序性volatile之有序性：synchronized之有序性：1.计算机内存模型计算机在执行程序时，每条指令都是在 CPU 中执行的，而执行指令过程中，势必
前几天同公司同事聊天谈及一个非常有趣、高效的技术，用以实现快速绘制相同模型的多个实例，比如在一个场景里有很多树，而这些树都是相同的模型，只是位置、方向、大小、颜色不同，我们就可以使用这种技术提高渲染效率。在最新的D3D9 SDK有例子演示了这个技术（Direct3D/Instancing下，如果没有可能是因为版本不够新），与一般的渲染方法的区别在于，一般的方法需要为每个模型设定一次stream s
主要目的是在没有GPU的情况下，上手ppyolo的训练过程，看看paddlepaddle是不是顺手。纯代码实验。PaddleDetection在下文中简称ppdet。 1 基本环境1.1 软件组成和版本Windows>= 7python=3.8paddle.__version__ '2.3.2'ppdet.__version__ '2.4.0'1.2 数据集HelmetDete
1.前言最近用YOLO V4做车辆检测，配合某一目标追踪算法实现车辆追踪+轨迹提取等功能，正好就此结合论文和代码来对YOLO V4做个解析。先放上个效果图（半成品），如下：YOLO V4的论文链接在这里,名为《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，相信大家也是经常看到这几个词眼：大神接棒、YOLO V4来了、Tricks 万
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2024-07-15 22:43:42
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文章目录5.使用枚举类5.1第一种实现方式5.2第二种实现方式6.使用元类6.1type()6.2参数一：class的名称6.3参数二：元类metaclass6.4元类metaclass的应用：orm实现 5.使用枚举类当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12好处是简单，缺点是类
模型训练在自动驾驶中，视觉感知模型负责从摄像头捕获的图像中提取关键信息，如车道线、交通标志、其他车辆、行人等。训练视觉感知模型通常基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）。以下是训练视觉感知模型的一般步骤：数据收集：首先需要收集大量的驾驶场景图像作为训练和验证数据。这些图像应该覆盖各种实际驾驶条件，如不同光照、天气、路面状态等。数据预处理：对收集到的图像进行预处理，包括缩放、裁剪、色彩空间转
2023.9.8更新C++ SDK篇已经发布，点击这里传送到文章MMDeploy 提供了一系列工具，帮助我们更轻松的将 OpenMMLab 下的算法部署到各种设备与平台上。1.流程简介MMDeploy 定义的模型部署流程，这里直接使用了官方文档的内容，如下图所示： 1）模型转换（Model Converter）模型转换的主要功能是把输入的模型格式，转换为目标设备的推理引擎所要求的模型格式
深度学习推理框架作者介绍1.移动端深度学习推理框架调研1.1 小米的MACE（2017）1.2 阿里的MNN1.3 腾讯的TNN1.4 ARM的tengine1.5 百度的paddle-mobie1.6 Facebook的Caffe2（*）1.7 Google的TensorFlow Lite （*）1.8 Apple的Core ML（*）1.9 OpenVINO（Intel，cpu首选OpenV
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2024-08-20 17:34:26
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在使用Entity Framework 实体框架的时候，我们大多数时候操作的都是实体模型Entity，这个和数据库操作上下文结合，可以利用LINQ等各种方便手段，实现起来非常方便，一切看起来很美好。但是如果考虑使用WCF的时候，可能就会碰到很多相关的陷阱或者错误了。因为实体模型Entity的对象可能包括了其他实体的引用，在WCF里面就无法进行序列化，出现错误；而且基于WCF的时候，可能无法有效利用
前言：参考TensorRT官方文档学习的笔记记录 Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。另外
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2024-03-27 09:17:03
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【代码】一、大模型推理。
原创
2024-06-13 10:23:32
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这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
一个好的深度学习模型的目标是将训练数据很好地推广到问题领域的任何数据。这使我们可以对模型从未见过的数据进行将来的预测。
首先，当模型泛化性差的时候，我们需要找到其原因，当训练集能够很好地拟合，但是测试集却不能有很好的准确率，主要可能有以下几点原因：网络足够大，仅仅记住了所有样本当网络足够大时，无论你的数据集多么没规律，多么无意义，网络都能记住它们。
如果你的数据集巨大，但是模型仅在训练集上表现良好
游戏建模是指游戏内的场景、角色和道具按照比例制作设计成的物体，是设计师为游戏打造的场景动画建筑模型。 编辑3d游戏建模常用软件： maya、3dmax、zbrush、bodypaint。1、maya:主要用于人物建模，简模，高模，精模，游戏道具（同样高低精模），拆分uv，画贴图2、3dmax:用途很广泛，人物建模用maya感觉好做点，其实也都差不多，会一样都通，可以学学打灯，学会用vr调
