yolov4 init8量化下效果图： （PS.原始视频取自B站，侵删。）性能展示（FPS）：平台网络FP32，B=1FP32，B=4FP16，B=1FP16，B=4INT8，B=1INT8，B=4Xavier AGXyolov419.62139.847.448.558.8什么是tkDNN？tkDNN是一个由cuDNN和TensorRT原语构建的深度神经网络库，专门用于NVIDIA Jetson开
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2024-03-19 13:53:27
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NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100显卡性能的对比NVIDIA Tesla系列GPUP4、T4、P40以及V100性能规格参数对比表。 腾讯云提供基于NVIDIA Tesla GPU的计算型GPU云服务器，GPU实例规格包括GN6/GN6S/GN7/GN8/GN10X，参考：GPU云服务器详解 - 腾讯云NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V10
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2023-07-31 12:02:37
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最近搭配NVIDIA Tegra 4的游戏设备SHIELD再一次迎来了OTA更新，尽管只有20几兆的更新包，但主页君认为这区区20几兆更新文件，已经开启了移动游戏甚至是整个游戏产业的新时代！此次OTA更新最大的变化就是加入了GRID云游戏功能，目前还处于Beta测试阶段。 按下SHIELD上中间的NVIDIA按钮，在Tegra Zone中就可以找到GRID图标 进入后会有几秒钟的加载时间 测试设备
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2024-08-14 10:04:49
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当智能手机的硬件一点点强力之后，总会有不少人感觉智能手机越来越像电脑了，比如摩托罗拉今天发布的Atrix 4G，不仅搭载了1GHz双核处理器，还有1GB RAM内存和16GB存储空间，这样的硬件配置完全匹敌一些低性能的电脑。不过当你看完摩托罗拉的设计之后会发现，手机真的可以当电脑玩。Atrix 4G在使用NVIDIA Tegra 2双核1GHz处理器的基础上，配备了4英寸qHD触摸屏(分辨率可能是
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2024-06-29 08:21:22
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Linux for Tegra is a specialized version of the Linux operating system designed specifically for devices powered by NVIDIA's Tegra processors. Tegra is a system on a chip (SoC) that combines a CPU, GP
原创
2024-05-17 11:31:06
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目前，没有GPU的支持，就不会有完整的云平台。毕竟，没有其他方法可以支持没有它们的高性能和机器学习工作负载。通常，这些产品的重点是建立机器学习模型，但今天，谷歌推出对Nvidia P4加速器的支持，该加速器专门用于推理，以帮助开发人员更快地运行现有模型。除了这些机器学习工作负载之外，Google Cloud用户还可以使用GPU来运行需要快速图形卡的远程显示应用程序。为此，GPU支持Nvidia G
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2024-05-26 21:48:04
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NVIDIA Tegra 2 Linux是当今世界上最先进的嵌入式处理器技术之一。它拥有强大的性能和低能耗的特点，广泛应用于各种智能设备中，例如智能手机、平板电脑、汽车导航系统等。在这些设备中，Linux操作系统是最流行的选择之一。
NVIDIA Tegra 2处理器是一种双核处理器，采用了Cortex-A9架构，拥有1GHz的主频和低功耗设计，能够提供出色的处理性能和电池续航能力。在Linux
原创
2024-04-26 10:22:13
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导 读 本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示，方便大家学习使用。CMake编译详细步骤 废话不多说，直接进入正题！ 【1】我使用的工具版本VS2017 + CMake3.18.2 + OpenCV4.8.0 + CUDA11
目标学习不同的形态学操作：侵蚀，膨胀，开闭运算。将学习以下函数：cv.erode(),cv.dilate(), cv.morphologyEx()等。理论形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。在下图
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2023-11-20 13:10:37
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文章目录一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV二、OpenCV 基础知识1. 读取、显示和写入图像2. 颜色空间转换3. 在图像上画直线、矩形、圆、多边形(曲线)4. 图像的基础操作5. 视频处理(1)、cv2.VideoCapture 类(2)、cv2.VideoWriter 类(3)、视频读取并保存示例三、OpenCV 中的 DNN 模块1、DNN 简介2、DNN 常用方法简介(1
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2024-01-09 16:12:51
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编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。OpenCV的编译其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程我的编译环境是deepin15准备工作首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz)sudo apt-
目标在本章中， - 我们将了解FAST算法的基础知识。 - 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。理论我们看到了几个特征检测器，其中很多真的很棒。但是，从实时应用程序的角度来看，它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM（同时定位和制图）移动机器人使用FAST进行特征检测1.选择图像中是否要识别为兴趣点的像素p，使其强度为Ip 2.选择适当的阈值t 3.考虑被测像素周围有16个像素
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2023-12-15 19:23:30
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Opencv-python学习系列教程一.图片的读取代码实验结果二.视频的读取代码实验结果三.颜色通道的读取代码实验结果四.图像边界填充代码实验结果：五.图像融合代码运行效果六.图像阈值代码实验结果存疑 （未解决）七.图像滤波代码实验结果：八.图像形态学代码运行结果九.图像梯度处理代码：运行结果十.Canny边缘检测关注博主，后续内容持续更新中。。。。。。 一.图片的读取代码cv2.waitKe
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2023-10-05 18:07:34
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参考：https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorial ch31-Shi-Tomasi角点检测-适合于跟踪的图像特征goodFeaturesToTrackpych32-介绍SIFTsiftpych33-介绍SURFsurfpych34-角点检测的FAST算法fastpych35-BRIEFbriefpych36-ORBorbpych37-特征匹配
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2024-02-23 21:19:29
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ch01-关于OpenCVopencv坐标系ch02-安装OpenCV安装 opencv-python安装 opencv-contrib-pythonWindows安装Python版编译安装ch03-相关教程及视频视频ch04-图片ch05-视频VideoCapturepyVideoPlaypyVideoWriterpytwo_camerapych06-绘图函数drawpydraw_opencv
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2023-12-18 14:05:58
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1. 读/写图像文件 OpenCV的imread()函数和imwrite()函数能支持各种静态图像文件格式。不同系统支持的文件格式不一样，但都支持BMP格式，通常还应该支持PNG、JPEG和TIFF格式。 无论哪种格式，每个像素都会有一个值，但不同格式表示像素的方式有所不同。如：import cv2
import numpy as np
img = np.zeros((3, 3), dtyp
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2023-12-04 20:12:00
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学习获取和修改像素点的值，ROI感兴趣区域，通道分离合并等基本操作等。图像基本操作1、目标访问和修改图片像素点的值获取图片的宽、高、通道数等属性了解感兴趣区域ROI分离和合并图像通道2、获取和修改像素点值我们先读入一张图片：通过行列的坐标来获取某像素点的值，对于彩色图，结果是B,G,R三个值的列表，对于灰度图或单通道图，只有一个值：还记得吗？行对应y，列对应x，所以其实是img[y, x]，需要注
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2023-09-27 13:54:22
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目标了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计。 - 我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类的函数来跟踪视频中的特征点。 - 我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场。光流光流是由物体或照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式。它是2D向量场，其中每个向量都是位移向量，表示点从第一帧到第二帧的
形态学转换是一些基于图像形状的简单操作。 它通常在二进制图像上执行。1. 腐蚀、膨胀腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作。1.1 腐蚀腐蚀就是原图的高光区域被吃掉了，效果图的高光区域比原图小。 腐蚀的作用是消除物体的边界点，使目标变小，消除比结构元素小的噪声点。 腐蚀是寻找局部最小值的操作。具体操作是：用一个结构元素扫描图像中的每个像素，将结构元素中的每个像素与它所覆盖的像素进行AND运算。 如果两者都
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2024-04-15 14:30:46
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目标在本章中。我们将学习不同的形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。我们将看到不同的函数，如：cv.erode(), cv.dilate(), cv.morphologyEx() 等。理论形态学变换是基于图像形状的一些简单操作。它通常是在二进制图像上进行的。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个被称为结构化元素或内核，它决定了操作的性质。两个基本的形态学运算符是腐蚀和膨胀。然后，它的变
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2024-06-28 10:17:49
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