2020年10月，半导体知识产权（IP）供应商Imagination Technologies在京举办了IMG B系列图形处理器（GPU）新技术暨IP新产品发布会。B系列革命性地采用了多核技术，它们支持更高性能，同时芯片面积比前代产品更小。借助其原生的可扩展性，B系列是诸多应用市场的终极解决方案，包括Imagination传统的市场——移动设备、汽车、数字电视等，以及新的桌面PC、数据中心等。多核
一：GPU 编程技术的发展历程及现状1.冯诺依曼计算机架构的瓶颈 曾经，几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的。该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指，解码，执行。 但如今这种系统架构遇到了瓶颈：内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率。具有此特征的系统被称为内存受限型系统，目
上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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下采样
原创
2021-08-02 14:56:02
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显
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2017-11-13 19:46:00
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作者 | skura 采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。 数据科学实际上是就是研究算法。 我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。 本文介绍了
英国伦敦和中国上海 ─ 2021年2月22日 ─ Imagination Technologies宣布：业界领先的RISC-V 处理器、平台及解决方案提供商赛昉科技有限公司（StarFive，以下简称“赛昉科技”）授权采用了Imagination的B系列图形处理器（GPU）知识产权（IP），以支持其最新RISC-V单板计算机（SBC）的开发。Imagination的GPU在设
首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
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2023-09-03 13:12:23
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# 如何使用javacv中的gpumat
## 引言
在使用javacv进行图像处理时，有时候需要使用到gpumat来进行高性能的计算。本篇文章将向你介绍如何使用javacv中的gpumat。
## 步骤概述
下面是实现“javacv使用gpumat”的步骤概述，我们将在后续的内容中逐步详细说明每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
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| 步骤1 | 导入相关的库和
原创
2023-12-22 04:39:51
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InitLineIterator初始化线段迭代器 int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 ); 带采线段的输入图像.
pt1
线段起始点
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2024-05-04 16:28:05
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背景介绍在常见的卷积神经网络中，采样几乎无处不在，以前是max_pooling，现在是strided卷积。以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候，我们用到了相当多的上采样，或者转置卷积典型的fcn结构，注意红色区分的decovo
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2024-08-08 12:11:36
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一、欠采样与过采样过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。欠采样（undersampling）：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。过采样（oversampling）：减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
原创
2021-07-29 11:47:23
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# Python 下采样实现指南
下采样是一种常用的数据处理技术，特别是在信号处理和图像处理的领域中。其目的是通过减少原始数据的样本数量来减小数据的大小。本文将带领您通过一个简单的步骤来学习如何在 Python 中实现下采样。
## 文章流程
在本文中，我们将采取以下步骤来实现下采样：
| 步骤 | 描述 |
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参考目录：1 安装2 标量可视化3 权重直方图4 特征图可视化5 模型图的可视化6 卷积核的可视化本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括：标量变化(模型损失、准确率等)；权重值的直方图；特征图的可视化；模型图的可视化；卷积核的可视化。其实tensorboard一开始是给tensorflow使用的可视化工具，PyTorch框架自己的可视
1、文件读取流程2、文件读取API3、文件读取案例一、文件读取流程步骤1：构造一个文件名队列（路径+文件名）步骤2：读取文件名队列步骤3：对读取的文件进行解码步骤4：放入到样本队列中，进行批处理注：tensorflow默认只读取一个样本，根据样本格式不同，情况不同，如下：1、csv文件 读取一行数据2、二进制文件 指定一个样本的bytes读取3、图片文件&nbs
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2024-09-06 07:37:07
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采样层是使用池化 (pooling) 的相关技术来实现的，目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些，还有保持旋转、平移、伸缩不变形等。 采样有最大值采样，平均值采样，求和区域采样和随机区域采样等。池化也是这样的，比如最大值池化，平均值池化，随机池化，求和区域池化等。池化操作是在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作，一般在卷积层后面都会接一个池化操
EDK实用实例之LED目的： 初学EDK，发现对于高版本的ISE软件，几乎没有比较好的中文教程，对于使用EDK来创建工程和试验整个流程有很大的难度，特此写下我自己的实验流程，以供像我一样想学习EDK的更多的朋友能更好的入门。实验环境： 软件：Xilinx ISE Design Suite 12.4板卡：Xilinx SP601开发板实验内容： 使用Xilinx Pla
#1. 图像下采样和上采样的概念#无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现，而这些操作在使用到图像金字塔的算法中，必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是，当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸，得到的结果就是原图像的低频成分了。下面简要介绍2者的概念。1.1 图像下采样图像下采样（subsampled）可以通俗地理解成缩小图像，又称为降采样（downsam
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2024-04-15 13:10:52
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