硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是

在上一期中,我们介绍了为什么使用GPU可以加速计算和处理图像,以及查看自己的电脑能否使用GPU加速,不知道的可以去看上一期文章,这期我们正式的来下载与安装GPU加速工具CUDA,并检查是否安装成功. ​前言: 安装CUDA之前,我们需要做一些准备工作,一起来看一下NVIDA的官方的CUDA下载安装文档,地址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html. 可以看到,如果我们想要下

CUDA软件 Windows 打开NVIDIA CUDA网站,选择需要下载的版本,依次选择Windows平台,x86_64架构,10系统,exe(local)本地安装包,再选择Download即可下载CUDA安装软件. 下载完成后,打开软件,选择自定义,按下图进行设置 点击下一步,直至安装结束 打开cmd命令行,输入nvcc -V,能够打印当前CUDA版本信息,说明安装成功 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019

适用于Linux 2的Windows子系统上的CUDA Announcing CUDA on Windows Subsystem for Linux 2 为了响应大众的需求,微软在2020年5月的构建会议上宣布了WindowsSubsystem for Linux2(WSL2)的一个新特性--GPU加速.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前只有Linux才有,但现在可以在Windows上按原样运行,并从GPU加速中获益. 最重要的是,NVIDIA CUDA加速度现在来到

Linux 2 的 Windows 子系统上发布 CUDA 为响应大众需求,微软 宣布 在 2020 年 5 月的 建造 大会上推出了 建造 ( WSL 2 ) – GPU 加速功能.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前这些应用程序.专业工具和工作负载只能在 Linux 上运行,而且可以从 GPU 加速中获益. 图 1. 显示在 wsl2 容器中运行 linuxai 框架时涉及的层的堆栈图像. 最重要的是, NVIDIA CUDA的加速现在来到了 WSL .本文将讨论对

caffe的编译配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方...(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~) 又折腾了好几次,参考了很多的博客,总结出一整套的安装配置流程! 开始: 0.先行设置系统软件源更新,以及目录设置 网络无问题即可,不用太纠结 更新sources.list,我使用的是ipv6校园网,用清

很久没写博客了,今年过年的时候,家里出了意外,现在心里依然很难受.6月份之前一直忙着写毕业论文,答辩完6月初回公司继续上班,今天刚好周末有空,就写下之前碰到一个问题. 做一个图像查看器(基于Chrome浏览器),可以旋转缩放,在一位同事的代码的基础上进行修改,因为同事使用了html5中的canvas,不过他那边最大放大倍数只有3倍,而我这边最大放大倍数为8倍,这样,问题就出现了,测试人员A把某一张图像放大到第8倍的时候,图像突然不见了,而她说在另外一个测试人员B的电脑上测试则不会出现图像消失,我

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

一.对于python的基础介绍 Python是一种高效的动态编程语言,广泛用于科学,工程和数据分析应用程序..影响python普及的因素有很多,包括干净,富有表现力的语法和标准数据结构,全面的“电池包含”标准库,优秀的文档,广泛的图书馆和工具生态系统,专业支持的可用性以及大而开放社区.但也许最重要的是,像Python这样的动态类型化解释语言能够实现高效率.Python灵活灵活,使其成为快速原型设计的理想语言,同时也是构建完整系统的理想语言.但是Python的最大优势也可能是它最大的弱点:它的灵活

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化

OpenCV安装pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-python OpenCV的结构和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3.相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性.不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍. 根据功能和需求的不同,OpenCV中的函数接口大体可以分为

5月的最后一天,需要写点什么. 通过前几篇博客对Faster-RCNN算是有了一个比较全面的认识,接下来的半个月断断续续写了一些代码,基本上复现了论文.利用torchvision的VGG16预训练权重,在VOC02007trainval训练13个epoch,最后VOC2007test的map在0.69左右.当然利用caffe预训练的权重结果略好一些. 关于复现过程:起初只是对目标检测方向突然有了兴趣,想玩一玩,但是只跑跑代码看看结果带给人的新奇感仅仅持续了几分钟,所以找了份代码深究了一下,最后结

FFmpeg 3.3“Hilbert”,一个新的主要版本的一些亮点: 苹果Pixlet解码器 NewTek SpeedHQ解码器 QDMC音频解码器 PSD(Photoshop Document)解码器 FM屏幕捕获解码器 ScreenPressor解码器 XPM解码器 DNxHR解码器修复了HQX和高分辨率视频 ClearVideo解码器(部分) 16.8和24.0浮点PCM解码器 英特尔QSV加速VP8视频解码 本机Opus编码器 DNxHR 444和HQX编码 (M)JPEG编码器的质量改

本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序 视频中截屏采样的小程序 图片数据增加(data augmentation)的小工具 物体检测框标注小工具 1 OpenCV 简介 OpenCV 是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于 C/C++,支持 Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了 Python,Matlab 和

一.介绍 OpenCV是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于C/C++,支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了Python,Matlab和Java等语言的接口,因为其丰富的接口,优秀的性能和商业友好的使用许可,不管是学术界还是业界中都非常受欢迎.OpenCV最早源于Intel公司1998年的一个研究项目,当时在Intel从事计算机视觉的工程师盖瑞·布拉德斯基(Gary Bradski)访问一些大学和研究组时发现学生之间实现计算机视觉算法用的都是各自实验

一.简介 ''' 分辨率(resolution,港台称之为解析度)就是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素的多少.由于屏幕上的点.线和面都是由像素组成的,显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一.可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目. 1.图象分辨率(PPI) 图像分辨率(ImageResolution):指图像中存储的信息量.这种分辨率有多种衡量方法,典型的是以每英寸的

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

From Here: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 Python下使用OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增加(data augmentation)的小工具 - 物体检测框标注小工具 其中后两个例子的代码可以在下面地址直接下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners 6.1 OpenCV简介 O

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学

适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2(上) https://github.com/eric-erki/darknetAB (用于对象检测的神经网络)-Tensor Cores可以在Linux和Windows上使用 更多详细信息:http : //pjreddie.com/darknet/yolo/ 要求(以及如何安装依赖项) 预训练模型 问题说明 Yolo v3在其框架(TensorRT,TensorFlow,PyTorch,OpenVINO,OpenCV-dnn,T