随笔分类 - Deep Learning
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摘要：
TVM源码编译 安装依赖 sudo apt-get install -y libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential libedit-dev libxml2-dev 安装llvm link: https://www.cnblogs.com/nanmi/p/1604
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TVM源码编译 安装依赖 sudo apt-get install -y libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential libedit-dev libxml2-dev 安装llvm link: https://www.cnblogs.com/nanmi/p/1604
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摘要：
Jetson平台使用Inter 神经网络计算棒（Neural Compute Stick, NCS) 工作方式 NCS工作方式分为两种，一种是在主机上将训练好的模型生成NCS可执行graph文件，该文件用于推理过程；另一种是在树莓派、Jetson TX2等便携式计算机上加速推理过程。 主机端使用NC
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Jetson平台使用Inter 神经网络计算棒（Neural Compute Stick, NCS) 工作方式 NCS工作方式分为两种，一种是在主机上将训练好的模型生成NCS可执行graph文件，该文件用于推理过程；另一种是在树莓派、Jetson TX2等便携式计算机上加速推理过程。 主机端使用NC
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摘要：做过部署的小伙伴都知道，在利用TensorRT部署到NVIDIA显卡上时，onnx模型的计算图不好修改，而看了人家NCNN开发者nihui大佬的操作就知道，很多时候大佬是将onnx转换成ncnn的.paran和.bin文件后对.param的计算图做调整的，看的我心痒痒，就想有没有一种工具可以修改on
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摘要：安装detectron2 安装依赖库 使用 Python ≥ 3.6 的 Linux 或 macOS PyTorch≥1.6和torchvision的PyTorch安装相匹配。将它们一起安装在pytorch.org以确保这一点 OpenCV 是可选的，但演示和可视化需要 pip install cy
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摘要：人体姿态估计和评价指标 人体姿态估计可以细分成四个任务： 单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation) 多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation) 人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking) 3D人体姿态估计 (3
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摘要：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 论文：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf pytorch实现：https://github.com/biubug6/Pytorch_Reti
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摘要：MTCNN（Multi-task convolutional neural network） 论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks pytorch实现：https:
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摘要：Darknet 是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。 优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接mak
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摘要：本篇文章授权转载于大神arleyzhang的《TensorRT(5)-INT8校准原理》https://arleyzhang.github.io/articles/923e2c40/，支持原创请查看原文。 另附GTC 2017，Szymon Migacz 的PPT Low Precision Inf
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摘要：论文题目：SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 大神那年盛夏pytorch复现的SSD算法代码：https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 本篇转载于
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摘要：论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 论文连接：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf Faster RCNN是为了改进Fast R-C
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摘要：论文题目：Fast R-CNN https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf 之前的文章介绍过RCNN，有几个问题： a.训练分多步。
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摘要：原论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition https://arxiv.org/abs/1406.4729 综述 在R-CNN出来之后，卷积神经网络都要求输入固定的图像尺寸(比如2
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摘要：目标检测任务中由于我们事先不知道需要检测哪个类别，因此第一张图的桌子、瓶子、餐具都是一个个候选目标，而餐具包含在桌子这个目标内，勺子又包含在碗内。这张图展示了目标检测的层级关系以及尺度关系，那我们如何去获得这些可能目标的位置呢。 在selective search算法之前，在图片上使用穷举法或者滑动
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摘要：原论文地址：https://arxiv.org/abs/1311.2524 首先介绍几个物体检测算法常用到概念 Bounding Box(bbox) bbox是包含物体的最小矩形，该物体应在最小矩形内部，如图各种颜色的框。 物体检测中关于物体位置的信息输出是一组(x,y,w,h)数据，其中x,y代表
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摘要：在极致化使用硬件设备的今天，每个AI算法工程师都也是希望将硬件资源压榨干净，算法的实现是第一阶段，而算法的进一步加速便提上了日程 这里要介绍的是libyuv库，它是实现YUV格式簇转RGB和预处理图片的一个高效工具。 1.下载libyuv源码 https://github.com/lemenkov/
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摘要：百度词法分析工具LAC 2.0 LAC（Lexical Analysis of Chinese），是百度的词法分析工具，实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。 使用的模型论文Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU Network 据官方介绍整体任务F1超
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摘要：编译方式安装PCL 我的机器环境： Ubuntu16.04 OpenGL1.1 CUDA10.2 GPU：RTX2028Ti QT5提前安装好了 因为PCL版本和VTK版本是依赖的关系，不是随意的VTK版本能够匹配随意的PCL版本，而且PCL1.10及其以后是只支持C++14标准的，我是想用c++1
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摘要：安装PCL(PointCloudLibrary) on Ubuntu System environment: ubuntu 16.04 我显示尝试使用源码安装，因为这样更符合我的系统环境，但是很可惜失败了，其中的一个坑是PCL版本要和VTK依赖的版本有关， 在尝试了无数版本后，几乎都可以编译安装成功
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