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10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep…
基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一.简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测.实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能.同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper. 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性…
10 分钟内快速构建能够承载海量数据的 nginx 日志分析与报警平台 原文:https://blog.qiniu.com/archives/8713…
谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈…
https://blog.csdn.net/lbPro0412/article/details/83864454 页面在设定时间内无任何操作(鼠标的点击.滑动.路由的切换.是否请求接口等),跳转到登录页,在跳转前把url存起来,点击登录的时候用. <template> <div id="app" @mouseover="OperatingWebsite()"> <router-view/> </div> </te…
转载自:https://baijia.baidu.com/s?old_id=307995 最近,我从孙子(指<孙子兵法>——译者注)那里学到了一些策略:速度和准备 “兵之情主速,乘人之不及,由不虞之道,攻其所不戒也.”(<孙子兵法•九地篇>)无备为战之大患,有备无患,其乃至德也.(哈哈,译者自己写了这句,想必大家能明白.) 这与数据科学博客有什么关系呢?这是你赢得竞争和编程马拉松的关键.如果你比竞争对手准备得更充分,你学习.迭代执行的速度越快,那么你就取得更好的名次,带来更好的结果…
上个月,对微服务及web service有了一些想法,看了一本app后台开发及运维的书,主要是一些概念性的东西,对service有了一些基本了解.互联网最开始的构架多是cs构架,浏览器兴起以后,变成了bs,最近几年,随着移动互联网的兴起,cs构架再次火了起来,有了一个新的概念,web service. 最近两天,想结合自己这段时间学的东西,实现一个cs构架的service接口.说一下大体流程,client上传图片到http服务器,http后台使用yolo进行图片的检测,之后将检测结果封装成jso…
本文介绍如何在ASP.NET(ASP.NET/AJAX)里使用基于JQuery的AJAX技术.(源代码下载见最后) 在使用JQuery前,请到www.jquery.com下载最新版本的js代码,然后再代码里使用 <script src="_scripts/jQuery-1.2.6.js" type="text/javascript"></script>即可,当然,由于微软已经把JQuery集成到VS里,所以你可以到WWW.ASP.NET/aj…
今天,他来了(weboffice在线编辑文档). 上次写了一个在线预览的博,当然,效果并不是太理想,但是紧急解决了当时的问题. 后来,小编重新查找资料,求助大牛,终于使用新的方式替换了之前的low方法. 有两种比较好的方法,一种是webOffice,一种是pageoffice,前者免费,后者付费.果断使用免费滴. 代码比较简单,也容易理解.更多内容请查看:WebOffice 在线编辑WORD ,EXCEL等文档处理演示.WebOffice控件功能示例 演示能打开和保存网络上的Word.Excel…
object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…