bldong - 博客园

2023年8月24日

摘要：为了做到实时推理，很多实时语义分割模型选用轻量骨干网络，但是由于task-specific design的不足，这些从分类任务中借鉴来的轻量级骨干网络可能并不适合解决分割问题。除了选用轻量backbone，限制输入图像的大小是另一种提高推理速度的常用方法，但这很容易忽略边缘附近的细节和小物体。为了阅读全文

posted @ 2023-08-24 17:55 bldong 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Bisenet系列

摘要： # 一、BiSeNet ## 1.1 背景 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/451660/202308/451660-20230824174818575-1260614311.png) 作者对比了当前用于三种用于加速模型的实时语义分割算法：图（a）左侧所示阅读全文

posted @ 2023-08-24 17:52 bldong 阅读(361) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Deeplab系列

摘要： Deeplab系列讲解 DeepLab系列论文一共有四篇，分别是DeepLab V1、DeepLab V2、DeepLab V3、DeepLab V3+。因为卷积神经网络的空间信息细节已经被高度抽象画，所以它就具有很好的平移不变性，这样可以能够很好的处理图像分类问题，但是它的最后一层的输出不足以准阅读全文

posted @ 2023-08-24 17:46 bldong 阅读(1311) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Unet网络概述

摘要： # 图像分割概念 [B站视频参考](https://www.bilibili.com/video/BV1E8411V76X?p=2&vd_source=0b76fd8255381fc7054805bf505f96a5) ## 语义分割 ![](https://img2023.cnblogs.com/ 阅读全文

posted @ 2023-08-24 17:32 bldong 阅读(707) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年8月7日

使用gradio和opencv实现摄像头的读取

摘要：测试程序的界面如下： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/451660/202308/451660-20230807165636373-1498342434.png) 其程序在多线程实现摄像机读取的基础上直接进行调用和读取。代码中实现前后摄像头的读取。 ``` 阅读全文

posted @ 2023-08-07 16:57 bldong 阅读(1335) 评论(0) 推荐(0) 编辑

多线程实现摄像头读取和显示

摘要：实现多线程的摄像头的视频读取和显示，两个线程同步并行处理 ```python from multiprocessing import Process,Queue,shared_memory,Value import cv2 import numpy as np class CameraBroadca 阅读全文

posted @ 2023-08-07 16:55 bldong 阅读(598) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年7月28日

商汤playground的学习记录

摘要：商汤playground的学习记录此项目估计在github最早更新时间是3月前，那时候chatgpt刚火，国外也有类似的playground，商汤也进行开发。此项目挺好，将openmmlab的各个框架进行联通，开发出更有意思的项目，这样也许能更好的满足客户需求。下表列出此项目的应用： # 项目列表阅读全文

posted @ 2023-07-28 17:14 bldong 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ChatGLM

摘要： ChatGLM 本人是做视觉模型的，后续大模型这块在自然语言的火起来，后续视觉大模型要发展也是结合多模态，突然发现语言模型逃不开，还是需要学习点。在语言大模型这块呢，因为金钱和能力限制，坐不了真正意义的大模型，模型参数估计限制在10B内，为此需要找到合适的技术方向进行学习。（太大参数模型还真搞不了，阅读全文

posted @ 2023-07-28 15:03 bldong 阅读(541) 评论(0) 推荐(0) 编辑

为什么大模型突然间火了

摘要：为什么大模型突然间火了大模型是今年4月份chatgpt火了之后，公司开始意识到这个东西可能有点东西，为此组织预研。本身公司是安防科技公司，先是预研的cv领域的大模型。总体而言，视觉大模型在行业内落地目前都在预研中，没有语言类大模型给人带来那么强烈的震撼感。在B站看到陆奇的演讲后，自己整理下大体思阅读全文

posted @ 2023-07-28 11:07 bldong 阅读(732) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月31日

numpy之random学习

摘要：在机器学习中参数初始化需要进行随机生成，同时样本也需要随机生成，或者遵从一定规则随机生成，所以对随机生成的使用显得格外重要。有的是生成随机数，有的是随机序列，有点是从随机序列中选择元素等等。简单的随机数据rand(d0, d1, ..., dn)随机值>>> np.random.rand(3,2)array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [... 阅读全文

posted @ 2018-01-31 11:35 bldong 阅读(820) 评论(0) 推荐(0) 编辑

不归路

没有坚持，何谈梦想

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