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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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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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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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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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
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
注：1.本文基于mmdetection-2.25.1。为啥不用最新版本？3.0的还没试，2.28的有差不多的问题，老板要求用这个版本，所以先用这个演示一遍全流程。2.本文直接用mmdetection里面提供的一个“不建议使用”的脚本来导出onnx格式（ncnn先别急），即tools/deployment/pytorch2onnx.py。为啥不用mmdeploy？一个是也不见得行，另外老板暂时不让用
模型导入与预测1 输出解码2 对预测框进行筛选（置信度过滤和非极大值抑制）3 将预测框绘制在图片中（1）对输入图片进行调整（letterbox及缩放）（2）将边框绘制在图片中（3）对输出边框进行调整 按照正常顺序，应该是先讲训练，再讲测试，但模型的训练过程中，每训练完一个epoch都会做一次测试，训练的时候包括标签分配、损失函数计算，测试的时候包括损失函数计算、输出值解码、非极大值抑制、mAP
ncnn编译过程腾讯在GitHub上虽然写的很清楚，不过我试了两台电脑均不能成功编译环境于是开始摸索注意：我这里是在win10上面进行编译的，因为想在win10上面编写代码，因此需要一个vs2019的环境首先编译protobuf ，我直接使用那个zip下载链接，但是在新建build文件夹的过程不成功，因为会提示我有重复的build文件，因此我新建的tmp，实际上是一样的只是在到时候编译ncnn的时
从 ChatGPT 面世以来，引领了大模型时代的变革，除了大模型遍地开花以外，承载大模型进行推理的框架也是层出不穷，大有百家争鸣的态势。本文主要针对业界知名度较高的一些大模型推理框架进行相应的概述。vLLMGitHub: https://github.com/vllm-project/vllm简介vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中
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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# 理解“双模型架构”的实现
在现代软件开发中，双模型架构（Dual-Model Architecture）逐渐成为一种流行的设计模式。这种架构通常通过两个不同的模型来处理复杂的数据或业务逻辑，使得系统更加灵活、可扩展。本文旨在帮助刚入行的小白理解和实现双模型架构的流程。
## 流程概述
首先，我们需要明白实现双模型架构的整体流程。以下是实现该架构的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图：一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵：①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，这是混淆矩阵的关键所在。混淆矩阵显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆。它不仅可以让
大家好，我是极智视界。本文主要聊一下 GPU 并行推理的几个方式。
原创
2022-03-23 14:09:11
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1.第一个CUDA程序1 #include <iostream>
2
3 __global__ void kernel(void) { //__global__告知编译器函数kernel用设备代码编辑器
4 }
5
6 int main() { //默认主机编译
7 kernel << <1, 1 >
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2024-10-23 15:06:03
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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
目录1.数据预处理1.1 中心化1.2 标准化1.3 PCA1.4 白噪声2. 权重初始化2.1 全0初始化2.2 随机初始化2.3 稀疏初始化2.4 初始化偏置2.5 批标准化3. 防止过拟合3.1 正则化3.2 Dropout1.数据预处理1.1 中心化每个特征维度都减去相应的均值实现中心化，这样可以使得数据变成0均值，尤其是对于图像数据，为了方便，将所有的数据都减去一个相同的值。1.2 标准
