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
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
1.Nginx介绍 Nginx是一个非常轻量级的HTTP服务器，Nginx，它的发音为“engine X”， 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。2.对PHP支持 目前各种web 服务器对PHP的支持一共有三种： （1）通过web 服务器内置
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
文章目录前言一、深度学习中的并行二、推理中的模型并行二、推理中的数据并行2.1 workload的分割 前言深度学习模型的生成方式和传统的编程模型不一样，是根据数据和答案，生成一组规则，去描述现实中的某个场景；反之可以利用这组规则去推测一组数据对应的答案，这就是inference过程。而描述这组规则的，就是模型。 为了加速推理过程，出来CPU、GPU之外，还有其他各种各样的的xPU。不同架构的x
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
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
1背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的
1. GPU硬件架构简单理解，GPU就是很多很多非常弱的cpu在做并行计算。个人桌面电脑CPU只有2到8个CPU核心，GPU却有上千个核心。在英伟达的设计理念里，CPU和主存被称为Host，GPU被称为Device。Host和Device概念会贯穿整个英伟达GPU编程。 GPU核心在做计算时，只能直接从显存中读写数据，程序员需要在代码中指明哪些数据需要从内存和显存之间相互拷贝。这些数据传输都是在总
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2023-11-16 21:22:12
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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
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
公司而言，接收回头员工并不是仅仅因为节约成本，回头马有利也有弊，有时候公司宁愿接受一个知道有多坏的人而不是找一个不知有多坏的人。一、公司：我们也有顾虑我是皮卡丘：我们公司现在有个女孩就是回头员工，其实我是不想录用，但老板为了降低成本选择了她。
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2021-07-08 10:42:32
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公司而言，接收回头员工并不是仅仅因为节约成本，回头马有利也有弊，有时候公司宁愿接受一个知道有多坏的人而不是找一个不知有多坏的人。一、公司：我们也有顾虑我是皮卡丘：我们公司现在有个女孩就是回头员工，其实我是不想录用，但老板为了降低成本选择了她。
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2022-02-17 14:15:57
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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
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
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
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 >
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
