06 2020 档案

摘要:基于区域的CNN(R-CNN) Region-based CNNs (R-CNNs) 基于区域的卷积神经网络或具有CNN特征的区域(R-CNN)是一种将深度模型应用于目标检测的开创性方法。在本节中,将讨论R-CNN及其一系列改进:Fast R-CNN[Girshick,2015]、Faster R- 阅读全文
posted @ 2020-06-30 19:18 吴建明wujianming 阅读(420) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于Kaggle的图像分类(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon’s data package数据包直接获得张量格式的图像数据集。然而,在实际应用中,图像数据集往往以图像文件的形式存在。将从原始图像文件开始,逐步 阅读全文
posted @ 2020-06-30 17:52 吴建明wujianming 阅读(1370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(下) 2. Training 将逐步解释如何训练SSD模型进行目标检测。 2.1. Data Reading and Initialization 创建的Pikachu数据集。 batch_size = 32 train_ 阅读全文
posted @ 2020-06-30 16:09 吴建明wujianming 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD)。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。 1. 阅读全文
posted @ 2020-06-30 14:07 吴建明wujianming 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Anchor Boxes示例实战 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样,判断这些区域是否包含感兴趣的目标,并调整这些区域的边缘,以便更准确地预测目标的真实边界框。不同的模型可能使用不同的区域采样方法。在这里,我们介绍一种这样的方法:它生成多个大小和纵横比不同的边框,同时以每个像素为中心。这 阅读全文
posted @ 2020-06-30 12:56 吴建明wujianming 阅读(302) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:全卷积网络Fully Convolutional Networks (FCN)实战 使用图像中的每个像素进行类别预测的语义分割。全卷积网络(FCN)使用卷积神经网络将图像像素转换为像素类别。与之前介绍的卷积神经网络不同,FCN通过转置卷积层将中间层特征映射的高度和宽度转换回输入图像的大小,使得预测结 阅读全文
posted @ 2020-06-30 11:08 吴建明wujianming 阅读(1436) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:目标检测数据集The Object Detection Dataset 在目标检测领域,没有像MNIST或Fashion MNIST这样的小数据集。为了快速测试模型,我们将组装一个小数据集。首先,我们使用一个开源的3D Pikachu模型生成1000张不同角度和大小的Pikachu图像。然后,我们收 阅读全文
posted @ 2020-06-30 10:29 吴建明wujianming 阅读(795) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多尺度目标检测 Multiscale Object Detection 我们在输入图像的每个像素上生成多个锚框。这些定位框用于对输入图像的不同区域进行采样。但是,如果锚定框是以图像的每个像素为中心生成的,很快就会有太多的锚框供我们计算。例如,我们假设输入图像的高度和宽度分别为561和728像素。如果 阅读全文
posted @ 2020-06-30 10:01 吴建明wujianming 阅读(1195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转置卷积Transposed Convolution 我们为卷积神经网络引入的层,包括卷积层和池层,通常会减小输入的宽度和高度,或者保持不变。然而,语义分割和生成对抗网络等应用程序需要预测每个像素的值,因此需要增加输入宽度和高度。转置卷积,也称为分步卷积或反卷积,就是为了达到这一目的。 from m 阅读全文
posted @ 2020-06-30 09:25 吴建明wujianming 阅读(804) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Fine-Tuning微调原理 如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet,这是学术界使用最广泛的大型图像数据集,它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而,我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大,但比第二个小。 假设我们想在图像中识别 阅读全文
posted @ 2020-06-30 09:06 吴建明wujianming 阅读(1373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:语义分割与数据集 Semantic Segmentation and the Dataset 在目标检测问题中,我们只使用矩形边界框来标记和预测图像中的对象。在这一节中,我们将对不同的语义区域进行语义分割。这些语义区域在像素级标记和预测对象。图1显示了一个语义分割的图像,区域标记为“dog”、“ca 阅读全文
posted @ 2020-06-29 19:49 吴建明wujianming 阅读(2613) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习Anchor Boxes原理与实战技术 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样,判断这些区域是否包含感兴趣的目标,并调整这些区域的边缘,以便更准确地预测目标的地面真实边界框。不同的模型可能使用不同的区域采样方法。在这里,我们介绍一种这样的方法:它生成多个大小和纵横比不同的边框,同时以 阅读全文
posted @ 2020-06-29 19:15 吴建明wujianming 阅读(899) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_20 阅读全文
posted @ 2020-06-29 18:02 吴建明wujianming 阅读(1648) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/co 阅读全文
posted @ 2020-06-29 15:42 吴建明wujianming 阅读(1043) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.c 阅读全文
posted @ 2020-06-29 14:01 吴建明wujianming 阅读(1187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:基于层次折叠的跳跃式注意网络点云完成 Point Cloud Completion by Skip-Attention Network With Hierarchical Folding 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVP 阅读全文
posted @ 2020-06-29 13:04 吴建明wujianming 阅读(1104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020 阅读全文
posted @ 2020-06-29 11:02 吴建明wujianming 阅读(790) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: h 阅读全文
posted @ 2020-06-29 09:49 吴建明wujianming 阅读(2338) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https://openaccess.the 阅读全文
posted @ 2020-06-29 08:31 吴建明wujianming 阅读(1718) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:扩展架构以实现高效的视频识别(X3D) X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/F 阅读全文
posted @ 2020-06-29 06:59 吴建明wujianming 阅读(1308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/p 阅读全文
posted @ 2020-06-28 19:43 吴建明wujianming 阅读(1821) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CVPR2020:视觉导航的神经拓扑SLAM Neural Topological SLAM for Visual Navigation 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Chaplot_Neural_Topolo 阅读全文
posted @ 2020-06-28 18:40 吴建明wujianming 阅读(1203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用现代C++如何避免bugs(下) About virtual functions Virtual functions hinder a potential problem: the thing is that it's very simple to make an error in signat 阅读全文
posted @ 2020-06-27 16:52 吴建明wujianming 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用现代C++如何避免bugs(上) How to avoid bugs using modern C++ C++的主要问题之一是拥有大量的构造,它们的行为是未定义的,或者程序员只是意想不到的。在各种项目中使用静态分析器时,我们经常会遇到这些问题。但是,众所周知,最好的方法是在编译阶段检测错误。让我 阅读全文
posted @ 2020-06-27 15:38 吴建明wujianming 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:蓝牙mesh网络技术的亮点 The highlights of Bluetooth mesh networking technology 导言 蓝牙是当今最主要的低功耗无线技术之一,对无线设备用户和开发人员非常熟悉。蓝牙网络类型仅限于两个设备(信标或单个集线器)和几个只能与该集线器(星型网络)通信的 阅读全文
posted @ 2020-06-27 10:43 吴建明wujianming 阅读(699) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:电路功能和优点 Circuit Function & Benefits 可编程逻辑控制器(PLC)和分布式控制系统(DCS)用于监测和控制工业自动化应用中的智能(支持HART)和模拟现场仪表。 图1所示的电路是一个简单的DCS系统,由一个主机和一个节点组成,其中有两个4通道隔离模拟输入板和两个4通道 阅读全文
posted @ 2020-06-27 09:43 吴建明wujianming 阅读(742) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ARM的突破:超级计算机和Mac Arm度过了一个非常愉快的星期。一台世界上最快的超级计算机首次亮相,世界上最快的超级计算机首次使用基于Arm的处理器。似乎这还不足以吹嘘,苹果宣布了其Mac产品的新芯片;这些芯片也将基于Arm,Arm将取代英特尔。我们将与蒂里亚斯研究分析师KEVIN KREWELL 阅读全文
posted @ 2020-06-27 08:36 吴建明wujianming 阅读(228) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:所有处理都走向AI All Processing Bends Toward AI 旧金山——谷歌正在试验机器学习(ML)来执行集成电路设计中的位置和路径,并取得了很好的效果。上周在ISSCC会议上宣布的这一发现,对人工智能(AI)和电路设计同样重要。 多年来,人工智能一直是电子行业中规模最大的东西, 阅读全文
posted @ 2020-06-27 07:31 吴建明wujianming 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Wide-Bandgap宽禁带(WBG)器件(如GaN和SiC)市场将何去何从? Where Is the Wide-Bandgap Market Going? 电力电子在采用宽禁带(WBG)器件(如GaN和SiC)方面有了一个有趣的转变。虽然硅仍然主导着市场,但GaN和SiC器件的出现将很快引导技 阅读全文
posted @ 2020-06-27 06:37 吴建明wujianming 阅读(546) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:功率半导体碳化硅(SiC)技术 Silicon Carbide Adoption Enters Next Phase 碳化硅(SiC)技术的需求继续增长,这种技术可以最大限度地提高当今电力系统的效率,同时降低其尺寸、重量和成本。但碳化硅溶液并不是硅的替代品,它们也并非都是一样的。为了实现碳化硅技术的 阅读全文
posted @ 2020-06-27 06:08 吴建明wujianming 阅读(1234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:短波红外(SWIR)相机camera AVs Can’t Drive Everywhere. Can TriEye’s SWIR Camera Help? TriEye的短波红外(SWIR)摄像机能否突破目前自动车辆(AVs)的地理围栏操作? 汽车可以去任何地方,在所有天气或道路条件下,是AV行业的 阅读全文
posted @ 2020-06-27 05:26 吴建明wujianming 阅读(1770) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多核片上系统(SoC)架构的嵌入式DSP软件设计 Multicore a System-on-a-Chip (SoC) Architecture SoCs的软件开发涉及到基于最强大的计算模型在各种处理单元之间划分应用程序。这可能需要大量的试用anderror来建立正确的分区。在高层次上,SoCpar 阅读全文
posted @ 2020-06-26 15:17 吴建明wujianming 阅读(1240) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:工业4.0是个白日梦吗? Is Industry 4.0 a Pipe Dream? 尽管全球对工业4.0大肆宣传,但这一现象基本上仍停留在理论层面。 几年来,贸易媒体一直充斥着关于工业4.0的文章,但这个概念是从何而来的呢?早在2011年,Henning Kagermann博士、Wolfgang 阅读全文
posted @ 2020-06-26 14:03 吴建明wujianming 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:电子设计搜索引擎引入分析和见解 Electronics Design Search Engine Introduces Analytics and Insights 2020年上半年最受欢迎的组件是什么?根据电子设计搜索引擎SnapEDA的说法,是espresif Systems ESP32微控制器 阅读全文
posted @ 2020-06-26 13:48 吴建明wujianming 阅读(223) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:DMS是临时解决方案? Who Says DMS Is an Interim Solution? 现在是认真对待DMS驱动程序监控系统的时候了。 特斯拉(Tesla)在台湾高速公路上撞上翻倒卡车的镜头,似乎自6月初发生以来,就一直出现在每一份汽车出版物上。看了这段视频,我想到了三个想法: 为什么自动 阅读全文
posted @ 2020-06-26 12:56 吴建明wujianming 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:条纹相机的脉冲信号 扫描电极之间的红点表示。 不同到达时间的加速光电子。上面的比下面的来得早一个。 扫描电压以条纹模式施加在扫描电极上,而不扫描在聚焦模式下施加电压。 条纹相机的特征。 (a) 光电阴极量子效率的测量 在没有输入光学元件的条纹管中。橙色和红色代表带宽,分别用于SR-FLIM和70 T 阅读全文
posted @ 2020-06-26 12:21 吴建明wujianming 阅读(583) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:每秒能捕捉万亿帧的相机 Can your camera capture trillions of frames per second? This one can. “快是好的,但越快越好”是一个指导方针,适用于我们试图检测的许多操作。以频闪式胶卷相机摄影的发展为例,这种相机的闪光灯最短可达十万分之一 阅读全文
posted @ 2020-06-26 09:40 吴建明wujianming 阅读(546) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:特斯拉Tesla Model 3整体架构解析(中) Tesla Computer Unit 特斯拉已经开发了一个由自动驾驶仪和信息计算机组成的定制“液冷双计算平台”。“他们建立在同一模块的两个不同的董事会上,”System Plus首席执行官弗劳克斯解释道。 一边是信息娱乐电子控制单元(ECU)或M 阅读全文
posted @ 2020-06-26 08:21 吴建明wujianming 阅读(4962) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:特斯拉Tesla Model 3整体架构解析(上) 一辆特斯拉 Model 3型车在硬件改造后解体 Sensors for ADAS applications 特斯拉 Model 3型设计的传感器组件包括:8个摄像头,可在250米半径内提供汽车周围360度的可视性;12个超声波传感器,可完成这一视觉 阅读全文
posted @ 2020-06-26 08:01 吴建明wujianming 阅读(9188) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Covid经济型自主汽车 Autonomous Vehicles in Covid Economy Covid经济已经对汽车行业产生了负面影响,更多的变化正在进行中,同时也带来了大量的不确定性。我们可以利用过去几个月学到的知识,对可能的未来提出看法。下表总结了我们学到的一些东西。 全球汽车销量一落千 阅读全文
posted @ 2020-06-26 07:08 吴建明wujianming 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:5G和AI机器人平台 Qualcomm Launches 5G and AI Robotics Platform 高通技术公司(Qualcomm Technologies)周三推出了一款高级5G和人工智能机器人平台,该平台具有先进的高性能边缘计算和计算机视觉功能。此前,该公司刚刚在一年多前推出了入门 阅读全文
posted @ 2020-06-26 06:46 吴建明wujianming 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:为放大器模拟输入模块提供可靠的输入过电压保护 Signal Chain Basics #159: Provide robust input overvoltage protection for amplifier analog input modules 可编程逻辑控制器中的一个关键子系统是模拟输入 阅读全文
posted @ 2020-06-26 06:24 吴建明wujianming 阅读(556) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:AI芯片体系结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 可编程图形流处理器(GSP)能够执行“直接图形处理、片上任务图管理和执行以及任务并行性”。设计GSP是为了满足人工智能处理的需求,而这些需求以前是GPU、CPU或DSP无法满足的 阅读全文
posted @ 2020-06-26 05:47 吴建明wujianming 阅读(369) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:红外红外传感器电路图及工作原理 Infrared IR Sensor Circuit Diagram and Working Principle 红外传感器是一种电子设备,它发射是为了感知周围环境的某些方面。红外传感器既能测量物体的热量,又能检测物体的运动。这些类型的传感器只测量红外辐射,而不是发射 阅读全文
posted @ 2020-06-25 17:30 吴建明wujianming 阅读(9624) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:PCB的IPC标准是什么 印刷电路研究所成立于1957年,有6家印刷电路板制造商。1977年,许多电子公司与工控机联合起来,以实现电子电路的互连和封装。1998年,IPC协会创建了一个“连接电子工业协会”的口号,以获得认可。1978年,印刷电路世界大会(PCWC)与世界各地的印刷电路线路委员会(PW 阅读全文
posted @ 2020-06-25 16:58 吴建明wujianming 阅读(4148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用Keil语言的嵌入式C编程教程(下) 用8051单片机进行定时器/计数器的计算与编程 延迟是应用软件开发中的重要因素之一。然而,在实现定时延迟的过程中,正常的延迟并不能给出克服这一问题的宝贵结果。定时器和计数器是微控制器的硬件组成部分,在许多应用中使用它来提供具有计数的宝贵时间延迟脉冲两个任务都 阅读全文
posted @ 2020-06-25 16:28 吴建明wujianming 阅读(745) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:使用Keil语言的嵌入式C编程教程(上) Embedded C Programming Tutorial with Keil Language Embedded System 嵌入式系统是指以单片机为核心的嵌入式C编程软硬件的结合,旨在完成特定的任务。这些类型的嵌入式系统正在我们的日常生活中使用,如 阅读全文
posted @ 2020-06-25 16:01 吴建明wujianming 阅读(1370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:嵌入式C程序基础与编程结构 Basics of Embedded C Program and Programming Structure 嵌入式C编程是处理器在我们日常生活中遇到的每一个嵌入式系统(如手机、洗衣机和数码相机)中运行的灵魂。 每个处理器都与一个嵌入式软件相关联。首先也是最重要的是决定嵌 阅读全文
posted @ 2020-06-25 13:20 吴建明wujianming 阅读(842) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:英特尔图形处理器第8代架构 The Compute Architecture of Intel® Processor Graphics Gen8 一.概述 1. 简介 了解英特尔体系结构的软件、硬件和产品处理器图形第8代。与运行相关的架构特性,英特尔处理器图形上的计算应用程序。 这个Gen8白皮书更 阅读全文
posted @ 2020-06-25 11:04 吴建明wujianming 阅读(1514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Ryzen 4000'Vermeer' CPU和Radeon RX'Big Navi'图形卡 来自中国媒体的多篇报道表明,AMD都准备在2020年第四季度初推出其下一代Ryzen 4000'Zen 3'台式机CPU和Radeon RX'RDNA 2'GPU。这意味着我们很可能同时获得这两种CPU / 阅读全文
posted @ 2020-06-25 07:36 吴建明wujianming 阅读(365) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:AMD Ryzen 5000‘Cezanne’APU Spotted,Zen 3&7nm Vega芯片将在2021年前保留AM4支持 AMD Ryzen 5000 ‘Cezanne’ APU Spotted, Zen 3 & 7nm Vega Chips To Retain AM4 Support 阅读全文
posted @ 2020-06-25 06:48 吴建明wujianming 阅读(617) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:AMD–7nm “Rome”芯片SOC体系结构,支持64核 AMD Fully Discloses Zeppelin SOC Architecture Details at ISSCC 2018 – 7nm EPYC “Rome” Chips Rumored To Feature Up To 64 阅读全文
posted @ 2020-06-25 06:09 吴建明wujianming 阅读(961) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ARM Cortex-M嵌入式C基础编程(下) ARM Cortex-M Embedded C Fundamentals/Tutorial -Aviral Mittal Load Region Vs Execution Region: 现在这意味着代码或代码的某些部分可能有不同的地址用于将它们加载到 阅读全文
posted @ 2020-06-24 16:03 吴建明wujianming 阅读(669) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ARM Cortex-M嵌入式C基础编程(上) ARM Cortex-M Embedded C Fundamentals/Tutorial -Aviral Mittal 此技术是关于从编写简单的嵌入式C代码到执行的过程。 这项技术试图不使用行话,并针对任何人谁有兴趣知道如何开始编写一个嵌入式C程序或 阅读全文
posted @ 2020-06-24 15:22 吴建明wujianming 阅读(905) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于ARM Cortex-M的SoC存储体系结构和实战 System on Chip Architecture Tutorial Memory Architecture for ARM Cortex-M based SoC-Aviral Mittal Memory Architecture for 阅读全文
posted @ 2020-06-24 14:41 吴建明wujianming 阅读(1044) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:系统芯片(SOC)架构- Aviral Mittal System on Chip Architecture-Aviral Mittal 此技术是在设计片上系统时考虑体系结构级别的因素。同样,范围是围绕soc,soc将使用ARM的Cortex-M级处理器。 The first issue perha 阅读全文
posted @ 2020-06-24 14:08 吴建明wujianming 阅读(1732) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:H.265 HD 和H.265 4K Video Encoder IP Core H.265 HD Video Encoder IP Core(H.265 HD Video/Audio Encoder IP Core) H.265 4K Video Encoder IP Core (H.265 4K 阅读全文
posted @ 2020-06-24 13:17 吴建明wujianming 阅读(626) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SOC,System on-a-Chip技术初步 S O C(拼作S-O-C)是一种集成电路,它包含了电子系统在单个芯片上所需的所有电路和组件。它可以与传统的计算机系统形成对比,后者由许多不同的组件组成。例如,台式计算机可以具有CPU、视频卡和声卡,它们通过主板上的不同总线连接。SoC将这些组件组合 阅读全文
posted @ 2020-06-24 11:16 吴建明wujianming 阅读(762) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-代码优化 Compiler Design - Code Optimization 优化是一种程序转换技术,它试图通过使代码消耗更少的资源(如CPU、内存)来改进代码,并提供高速。 在优化中,高级通用编程结构被非常高效的低级编程代码所代替。代码优化过程必须遵循以下三条规则: 输出代码无论如 阅读全文
posted @ 2020-06-24 09:28 吴建明wujianming 阅读(1108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-代码生成 Compiler Design - Code Generation 代码生成可以看作是编译的最后阶段。通过后代码生成,优化过程可以应用到代码上,但这可以看作是代码生成阶段本身的一部分。编译器生成的代码是一些低级编程语言(例如汇编语言)的目标代码。我们已经看到,用高级语言编写的源 阅读全文
posted @ 2020-06-24 08:48 吴建明wujianming 阅读(780) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-符号表-中间代码生成 Compiler Design - Symbol Table Compiler - Intermediate Code Generation 一.Compiler Design - Symbol Table 符号表是编译器为存储变量名、函数名、对象、类、接口等各种实 阅读全文
posted @ 2020-06-24 08:42 吴建明wujianming 阅读(2268) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-RunTime运行时环境 Compiler Design - Run-Time Environment 作为源代码的程序仅仅是文本(代码、语句等)的集合,要使其活动,它需要在目标计算机上执行操作。程序需要内存资源来执行指令。程序包含程序名、标识符等,运行时需要与实际内存位置进行映射。 所 阅读全文
posted @ 2020-06-24 08:38 吴建明wujianming 阅读(387) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-自下而上分析器-误差恢复-语义分析 Compiler Design - Bottom-Up Parser Compiler Design - Error Recovery Compiler Design - Semantic Analysis 一.Compiler Design - Bo 阅读全文
posted @ 2020-06-23 19:15 吴建明wujianming 阅读(457) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-解析类型 Compiler Design - Types of Parsing 语法分析器遵循由上下文无关语法定义的产生式规则。生成规则的实现方式(派生)将解析分为两种类型:自上而下解析和自下而上解析。 自顶向下分析Top-down Parsing 当解析器开始从开始符号构造解析树,然后 阅读全文
posted @ 2020-06-23 18:14 吴建明wujianming 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器设计-有限自动机 Compiler Design - Finite Automata 有限自动机是一种状态机,它以一串符号作为输入,并相应地改变其状态。有限自动机是正则表达式的识别器。当正则表达式字符串被输入到有限自动机中时,它会为每个文本更改其状态。如果输入字符串成功处理并且自动机达到其最终 阅读全文
posted @ 2020-06-23 17:34 吴建明wujianming 阅读(618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:编译器架构设计 Compiler Design – Architecture 根据编译方式,编译器大致可以分为两个阶段。 Analysis Phase 作为编译器的前端,编译器的分析阶段读取源程序,将其划分为核心部分,然后检查词法、语法和语法错误分析阶段生成源程序和符号表的中间表示,应将其作为输入馈 阅读全文
posted @ 2020-06-23 13:42 吴建明wujianming 阅读(663) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU。本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能 阅读全文
posted @ 2020-06-23 10:14 吴建明wujianming 阅读(2618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃。A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用。 CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速 阅读全文
posted @ 2020-06-23 08:16 吴建明wujianming 阅读(4195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:将深度学习低延迟推理性能提高一倍 JetPack 3.1 Doubles Jetson’s Low-Latency Inference Performance NVIDIA发布了JetPack 3.1,这是Jetson TX1和TX2的生产Linux软件版本。通过对TensorRT 2.1和cuDN 阅读全文
posted @ 2020-06-22 14:36 吴建明wujianming 阅读(608) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT ™ 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟、高吞吐量的推理 阅读全文
posted @ 2020-06-22 13:12 吴建明wujianming 阅读(962) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:低层级GPU虚拟内存管理引论 Introducing Low-Level GPU Virtual Memory Management CUDA应用程序越来越需要尽可能快速高效地管理内存。在CUDA 10.2之前,开发人员可用的选项数量仅限于CUDA提供的类似malloc的抽象。 CUDA10.2为虚 阅读全文
posted @ 2020-06-22 11:19 吴建明wujianming 阅读(940) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:将HLSL射线追踪到Vulkan Bringing HLSL Ray Tracing to Vulkan Vulkan标志 DirectX光线跟踪(DXR)允许您使用光线跟踪而不是传统的光栅化方法渲染图形。这个API是NVIDIA和微软在2018年创建的。 几个月后,NVIDIA发布了其Turing 阅读全文
posted @ 2020-06-22 09:36 吴建明wujianming 阅读(579) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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 阅读全文
posted @ 2020-06-22 08:39 吴建明wujianming 阅读(868) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于TensorRT车辆实时推理优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型要求在GPU上进行极其精确和高效的计算。Zoox是 阅读全文
posted @ 2020-06-22 06:47 吴建明wujianming 阅读(412) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:视频系列:RTX实时射线追踪(下) Key things from part 4 光线有效载荷是从一个着色器传递到另一个着色器的结构。 这一切都发生在RTX的引擎下。 更小的有效载荷要好得多! 新的DirectX编译器允许您为着色器提供语义。 您可以同时编译多个着色器,并且仍然知道哪些着色器对哪些用 阅读全文
posted @ 2020-06-21 17:35 吴建明wujianming 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:视频系列:RTX实时射线追踪(上) Video Series: Practical Real-Time Ray Tracing With RTX RTX在游戏和应用程序中引入了一个令人兴奋的和根本性的转变。在这个视频系列中,NVIDIA工程师Martin Karl Lefrancois和Pascal 阅读全文
posted @ 2020-06-21 14:59 吴建明wujianming 阅读(404) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:提示和技巧:光线跟踪最佳实践 Tips and Tricks: Ray Tracing Best Practices 本文介绍了在游戏和其他实时图形应用程序中实现光线跟踪的最佳实践。我们尽可能简短地介绍这些,以帮助您快速找到关键的想法。这是基于英伟达工程师在2019年GDC上所做的陈述。 通过修剪和 阅读全文
posted @ 2020-06-21 13:44 吴建明wujianming 阅读(618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集、更好的理论模型和缩短的训练时间上。特别是顺序模型,可 阅读全文
posted @ 2020-06-21 10:32 吴建明wujianming 阅读(698) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用NVIDIA-NGC对BERT进行训练和微调 Training and Fine-tuning BERT Using NVIDIA NGC 想象一下一个比人类更能理解语言的人工智能程序。想象一下为定制的域或应用程序构建自己的Siri或Google搜索。 Google BERT(来自Transfor 阅读全文
posted @ 2020-06-21 06:32 吴建明wujianming 阅读(459) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点。这方面正在进行的 阅读全文
posted @ 2020-06-20 18:04 吴建明wujianming 阅读(786) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:通过Mellanox ConnectX NIC使用XDP加速 Accelerating with XDP over Mellanox ConnectX NICs XDP(eXpress Data Path)是Linux内核网络堆栈中的可编程数据路径。为BPF提供了一个框架,可以在运行时实现高性能的包 阅读全文
posted @ 2020-06-20 16:28 吴建明wujianming 阅读(1248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:如何运行具有奇点的NGC深度学习容器 How to Run NGC Deep Learning Containers with Singularity 高性能计算机和人工智能的融合使新的科学突破成为可能。现在需要在同一个系统上同时部署HPC和AI工作负载。 支持HPC和AI工作负载所需的软件环境的复 阅读全文
posted @ 2020-06-20 15:32 吴建明wujianming 阅读(590) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框 阅读全文
posted @ 2020-06-20 14:46 吴建明wujianming 阅读(841) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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 阅读全文
posted @ 2020-06-20 14:04 吴建明wujianming 阅读(1222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在NVIDIA-Jetson平台上构建智能多媒体服务器 Building a Multi-Camera Media Server for AI Processing on the NVIDIA Jetson Platform 媒体服务器提供多媒体一体功能,例如视频捕获、处理、流式处理、录制,在某些情 阅读全文
posted @ 2020-06-20 11:29 吴建明wujianming 阅读(1342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了。对于计算密集型算法(如语义分割),单个GP 阅读全文
posted @ 2020-06-20 07:10 吴建明wujianming 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务。为了允许 阅读全文
posted @ 2020-06-20 06:37 吴建明wujianming 阅读(1396) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念、工具和优化,以供初级或中级开发人员使用。 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关 阅读全文
posted @ 2020-06-20 05:52 吴建明wujianming 阅读(1206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用Microsoft DirectX光线跟踪改善渲染质量 Implementing Stochastic Levels of Detail with Microsoft DirectX Raytracing 细节层次(LOD)是指在细节可能不重要的情况下,用较低分辨率的网格替换远处的高分辨率网格。这 阅读全文
posted @ 2020-06-19 19:12 吴建明wujianming 阅读(659) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU。 在这篇文章中,我们 阅读全文
posted @ 2020-06-19 14:28 吴建明wujianming 阅读(1320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:NVIDIA空中导航SDK改造5G通信 Transforming Next-Generation Wireless with 5T for 5G and the NVIDIA Aerial SDK NVIDIA Mellanox 5T for 5G技术为构建高效、时间同步的CloudRAN基础设施提 阅读全文
posted @ 2020-06-19 13:03 吴建明wujianming 阅读(679) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件。 随着工业数据集规模的迅速增长, 阅读全文
posted @ 2020-06-19 11:25 吴建明wujianming 阅读(1610) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:NVIDIA A100 GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 Leveraging the Hardware JPEG Decoder and NVIDIA nvJPEG Library on NVIDIA A100 GPUs 根据调查,平均每个人产生1.2万亿张图片,这些图片 阅读全文
posted @ 2020-06-19 09:59 吴建明wujianming 阅读(2668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多尺度注意力机制的语义分割 Using Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation 在自动驾驶、医学成像甚至变焦虚拟背景中,有一项重要的技术是常用的:语义分割。这是将图像中的像素标记为属于N个类(N是任意数量的类)之一的过程,其中类可以是汽车、道路 阅读全文
posted @ 2020-06-19 08:46 吴建明wujianming 阅读(3730) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:工业相机各种参数计算方法 一、工业镜头的计算方式 1、WD 物距 工作距离(Work Distance,WD)。 2、FOV 视场 视野(Field of View,FOV) 3、DOV 景深(Depth of Field)。 4、Ho:视野的高度 5、Hi:摄像机有效成像面的高度(Hi来代表传感器 阅读全文
posted @ 2020-06-19 06:43 吴建明wujianming 阅读(6766) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turin 阅读全文
posted @ 2020-06-18 19:57 吴建明wujianming 阅读(2014) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习-智能视频监控 Deep Surveillance with Deep Learning – Intelligent Video Surveillance 原文地址: https://data-flair.training/blogs/deep-surveillance-with-deep- 阅读全文
posted @ 2020-06-18 19:06 吴建明wujianming 阅读(1105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多加速器驱动AGX的目标检测与车道分割 Object Detection and Lane Segmentation Using Multiple Accelerators with DRIVE AGX 自动驾驶汽车需要快速、准确地感知周围环境,以便同时实时完成一系列广泛的任务。系统需要在各种环境、 阅读全文
posted @ 2020-06-18 15:24 吴建明wujianming 阅读(563) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署。在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目。 阅读全文
posted @ 2020-06-18 13:17 吴建明wujianming 阅读(989) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理 Fast INT8 Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 3 自主驾驶需要安全性,需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度神经网络(D 阅读全文
posted @ 2020-06-18 10:46 吴建明wujianming 阅读(1196) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:用NVIDIA-TensorRT构造深度神经网络 Deploying Deep Neural Networks with NVIDIA TensorRT NVIDIA TensorRT是一个用于生产环境的高性能深度学习推理库。电源效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为直接影响用户 阅读全文
posted @ 2020-06-18 08:49 吴建明wujianming 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:计算机视觉一些项目实战技术(续) 1. PROTO-OBJECT BASED SALIENCY 在本项目中,提出一种新的方法来完成显著目标侦测的任务。与以往基于聚光灯注意理论的显著目标检测器相比,遵循基于对象的注意理论,并将对象的概念直接纳入显著性测量中。特别地,把原始对象看作是分析的单位,其中原始 阅读全文
posted @ 2020-06-18 06:56 吴建明wujianming 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:计算机视觉一些项目实战技术 1. SELECTIVE SEARCH FOR OBJECT LOCALISATION 需要多种策略来查找上述图像中的所有对象。勺子在桌子上的沙拉碗里。因此,图像本质上是层次性的,需要所有的尺度来找到这些物体。在(b)中,猫可以用颜色而不是质地来区分,而在(c)中,反面是 阅读全文
posted @ 2020-06-17 18:13 吴建明wujianming 阅读(392) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:目标识别的选择性搜索 Selective Search for Object Recognition 论文地址: https://ivi.fnwi.uva.nl/isis/publications/bibtexbrowser.php?key=UijlingsIJCV2013&bib=all.bib 阅读全文
posted @ 2020-06-17 15:15 吴建明wujianming 阅读(380) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ITS智能交通监控系统技术解析 红灯,逆行,变 车辆抓拍和车速检测 非法停车和交通流量检测 交叉路口违法检测 发生碰撞的交叉口是智能交通管理。 机动执法 当你需要一个可以移动的系统时,会跟着你移动。移动子系统已经过现场测试 在关键的实际应用中得到验证。 可穿戴式监控 交通管理信号控制系统 信号控制系 阅读全文
posted @ 2020-06-17 13:05 吴建明wujianming 阅读(734) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习部署技术 Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.09791 为了能最好地适应不同的硬件平台和效率约束(即部署方案), 阅读全文
posted @ 2020-06-17 10:39 吴建明wujianming 阅读(1260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:IPv6 与 IPv4现状 一.概述 (1) IPv4可提供bai4,294,967,296个地址,IPv6将原来的32位地址空间增大du到128位,数目是zhi2的128次方。能够对地球上每平方米dao提供6×1023个网络地址,在可预见的将来是不会耗尽的。 (2) IPv4 使用地址解析通讯协议 阅读全文
posted @ 2020-06-17 08:37 吴建明wujianming 阅读(1254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:神经网络芯片设计 Chip Placement with Deep Reinforcement Learning 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.10746.pdf 摘要 在这项工作中,提出了一种基于学习的芯片布局方法,这是芯片设计过程中最复杂和最耗时的阶段之一。与以 阅读全文
posted @ 2020-06-17 07:10 吴建明wujianming 阅读(978) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:人工智能AI智能加速卡技术 一. 可编程AI加速卡 1. 概述: 这款可编程AI加速器卡具备 FPGA 加速的强大性能和多功能性,可部署AI加速器IP(WNN/GNN,直接加速卷积神经网络,直接运行常见的网络框架),为应用和加速器函数开发人员提供了完整的开发工具SDK,节省开发时间,支持在多个平台上 阅读全文
posted @ 2020-06-16 15:02 吴建明wujianming 阅读(2307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络,还能够直接运行常见的网络框架,如TensorFlow、Caffe、PyTorch,DarkNet等,支持用户定制化的网络和计算类型。 功能特点: ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ 阅读全文
posted @ 2020-06-16 14:31 吴建明wujianming 阅读(520) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OpenCV读写视频文件解析(二) VideoCapture::set 设置视频捕获中的属性。 C++:bool VideoCapture::set(int propId, double value) Python:cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retv 阅读全文
posted @ 2020-06-16 12:50 吴建明wujianming 阅读(1250) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OpenCV读写图像文件解析 imdecode 从内存中的缓冲区读取图像。 C++:Mat imdecode(InputArray buf, int flags) C++:Mat imdecode(InputArray buf, int flags, Mat* dst) C:IplImage* cv 阅读全文
posted @ 2020-06-16 11:26 吴建明wujianming 阅读(3140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OpenCV读写视频文件解析 一.视频读写类 视频处理的是运动图像,而不是静止图像。视频资源可以是一个专用摄像机、网络摄像头、视频文件或图像文件序列。 在 OpenCV 中,VideoCapture 类和 VideoWriter 类为视频处理中所涉及的捕获和记录任务提供了一个易用的 C++API。 阅读全文
posted @ 2020-06-16 09:14 吴建明wujianming 阅读(1572) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Python神经网络集成技术Guide指南 本指南将介绍如何加载一个神经网络集成系统并从Python运行推断。 提示 所有框架的神经网络集成系统运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow、PyTorch、Keras和TorchScript)中的模型。 打包神经网络 阅读全文
posted @ 2020-06-16 06:45 吴建明wujianming 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Python 应用领域以及版本之间的区别 一.Python应用领域 1. Python+人工智能,给你更多研究方向选择! 2. 企业级综合实战项目,集六大前沿技术为一体 二. Python 2与Python 3的区别 Python 2与Python3的区别。主要体现在以下几个方面: print函数 阅读全文
posted @ 2020-06-15 19:27 吴建明wujianming 阅读(284) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TorchScript神经网络集成技术 create_torchscript_neuropod 将TorchScript模型打包为neuropod包。 create_torchscript_neuropod( neuropod_path, model_name, input_spec, output 阅读全文
posted @ 2020-06-15 17:47 吴建明wujianming 阅读(330) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:PyTorch神经网络集成技术 create_python_neuropod 将任意python代码打包为一个neurood包。 create_python_neuropod( neuropod_path, model_name, data_paths, code_path_spec, entryp 阅读全文
posted @ 2020-06-15 17:24 吴建明wujianming 阅读(469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Keras神经网络集成技术 create_keras_neuropod 将Keras模型打包为神经网络集成包。目前,上文已经支持TensorFlow后端。 create_keras_neuropod( neuropod_path, model_name, sess, model, node_name 阅读全文
posted @ 2020-06-15 16:57 吴建明wujianming 阅读(334) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TensorFlow神经网络集成方案 创造张力流create_tensorflow_neuropod 将TensorFlow模型打包为neuropod包。 create_tensorflow_neuropod( neuropod_path, model_name, node_name_mapping 阅读全文
posted @ 2020-06-15 15:37 吴建明wujianming 阅读(305) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API,并介绍了许多不同的方法来处理模型。 提示 所有框架运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow、PyTorch、Keras和TorchScript)中的模型。 导入神经网络 最简 阅读全文
posted @ 2020-06-15 14:59 吴建明wujianming 阅读(835) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器视觉系统的几个问题解析 一. 工业相机如何选择接口? 在了解数据接口之前,我们先来认识下什么是工业相机,工业相机的定义是机器视觉系统中的一个关键组件,其本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节,相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等 阅读全文
posted @ 2020-06-15 12:52 吴建明wujianming 阅读(777) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:高效Tensor张量生成 Efficient Tensor Creation 从C++中的Excel数据中创建Tensor张量的方法有很多种,在简单性和性能之间都有不同的折衷。本文讨论了一些方法及其权衡。 提示 继续阅读之前请务必阅读C++指南 将数据直接写入Tensor张量 如果能做到这一点就更好 阅读全文
posted @ 2020-06-15 12:24 吴建明wujianming 阅读(352) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图像复原的神经网络稀疏表示 Neural Sparse Representation for Image Restoration paper: https://arxiv.org/abs/2006.04357 code: https://github.com/ychfan/nsr 摘要 受稀疏编码图 阅读全文
posted @ 2020-06-15 11:47 吴建明wujianming 阅读(1200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:单目和多目视觉统一标定 一.单目视觉标定 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标 阅读全文
posted @ 2020-06-15 10:00 吴建明wujianming 阅读(4466) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多视点三维行人检测 Improving 3D Object Detection for Pedestrians with Virtual Multi-View Synthesis Orientation Estimation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.06777 阅读全文
posted @ 2020-06-14 12:11 吴建明wujianming 阅读(569) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多任务训练的模式结构扩散 Pattern-Structure Diffusion for Multi-Task Learning 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Zhou_Pattern-Structure_Diff 阅读全文
posted @ 2020-06-14 10:31 吴建明wujianming 阅读(1010) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:3D目标检测(CVPR2020:Lidar) LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址: ht 阅读全文
posted @ 2020-06-14 06:07 吴建明wujianming 阅读(4645) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图像超分辨率算法:CVPR2020 Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Maeda_Unpaired_ 阅读全文
posted @ 2020-06-13 17:33 吴建明wujianming 阅读(5235) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:国内操作系统OS分析(下) 3.2 Android/iOS移动互联网时代 Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备,如智能手机和平板电脑,由Google公司和开放手机联盟领导及开发。Android操作系统最初由Andy Rubin开发,主要支持手机,后来逐渐 阅读全文
posted @ 2020-06-13 15:33 吴建明wujianming 阅读(1920) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:国内操作系统OS分析(上) 一.操作系统(OS)概述 操作系统(OS,Operating System),是管理、控制计算机软硬件资源的计算机程序,并为用户提供一个与系统交互的操作界面。OS是配置在计算机硬件上的第一层软件,是计算机系统的核心与基石。 核心功能:操作控制与资源管理、硬件设备驱动、应用 阅读全文
posted @ 2020-06-13 15:08 吴建明wujianming 阅读(1448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:激光雷达应用技术分析 激光雷达简介 激光雷达,是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从 阅读全文
posted @ 2020-06-13 10:26 吴建明wujianming 阅读(2651) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:构建深度学习框架运行平台 将为TensorFlow、PyTorch和TorchScript之外的元素构建一个简单的深度学习框架运行平台模型。将展示如何从Python和C++运行推理。 打包和推断接口还具有全面的文档字符串,并提供了API的更详细用法。 打包一个模型 包装模型的第一步是定义一个“问题” 阅读全文
posted @ 2020-06-13 08:54 吴建明wujianming 阅读(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5训练自定义数 阅读全文
posted @ 2020-06-13 06:55 吴建明wujianming 阅读(1358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GitHub上开源的YOLOv5 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究,并结合了我们在以前的YOLO存储库https://github.com/ultralytics/yolov3上在自 阅读全文
posted @ 2020-06-13 05:49 吴建明wujianming 阅读(2722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习调用TensorFlow、PyTorch等框架 一.开发目标目标 提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型。欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化。 支持TensorFlow、PyTorch、TorchScri 阅读全文
posted @ 2020-06-12 17:32 吴建明wujianming 阅读(814) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA C 纹理提取Texture Fetching 一.参数曲面的纹理 使用纹理指定参数曲面属性。 二.CUDA C 纹理获取开发 用于计算纹理函数,根据纹理引用的各种属性返回的值的公式(请参见纹理和曲面内存)。 绑定到纹理引用的纹理表示为 N texels for a one-dimensio 阅读全文
posted @ 2020-06-12 14:39 吴建明wujianming 阅读(335) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CPU,GPU,GPGPU 1.基本概念 1.1 GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉du处理器、zhi显示芯片,是一种专门在个人电脑、工dao作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器 阅读全文
posted @ 2020-06-12 13:05 吴建明wujianming 阅读(5086) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:毫米波RADAR与LIDAR探秘 说起激光雷达和毫米波雷达,相信业内人士并不陌生,激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。而毫米波雷达是指工作在毫米波波段探测的雷达。毫米波实质上就是电磁波。毫米波的频段比较特殊,其频率高于无线电,低于可见光和红外线,频率大致范围是10GHz—2 阅读全文
posted @ 2020-06-12 10:42 吴建明wujianming 阅读(4227) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:电脑识别指令和代码的原理 一.前言 电脑代bai码,就du是让电脑执行的命令。可以让电脑执行相应zhi的命令。就电脑本身底层代码所言就dao是0和1,或者说二进制码、十六进制等等。还有汇编、C、C++、java等等高级语言代码。就网络而言有:html、asp、jsp、cgi、php网络语言代码等等。 阅读全文
posted @ 2020-06-12 08:30 吴建明wujianming 阅读(3804) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:CUDA C编程接口技术分析 编程接口 CUDA C为熟悉C编程语言的用户提供了一个简单的路径,可以方便地编写程序供设备执行。 它由C语言的最小扩展集和运行库组成。 核心语言扩展已经引入:cuda c programming guide。它们允许程序员将内核定义为C函数,并在每次调用该函数时使用一些 阅读全文
posted @ 2020-06-12 06:52 吴建明wujianming 阅读(362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:LCD: 2D-3D匹配算法 标题:LCD:Learned Cross-Domain Descriptors for 2D-3D Matching 作者:Quang-Hieu Pham, Mikaela Angelina Uy, Binh-Son Hua, et al. 论文地址:https://a 阅读全文
posted @ 2020-06-11 07:57 吴建明wujianming 阅读(2141) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:如何选择视觉CV光源颜色 一.光源颜色分类 光源颜色的选择对机器视觉光源有什么影响及意义呢,常用的光源颜色有白色(W)、蓝色(B)、红色(R)、绿色(G)、红外光(IR)、紫外光(UV),这六种颜色。那么这六种光源颜色又有什么区别及用途呢?下面就让沃德普机器视觉光源来给大家介绍一下: 1.白色光源( 阅读全文
posted @ 2020-06-11 06:50 吴建明wujianming 阅读(2729) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:gpgpu-sim卡分配程序设计实例分析 运行代码地址:https://github.com/gpgpu-sim/gpgpu-sim_distribution 一.概述 此文件包含有关安装、生成和运行GPGPU Sim卡的说明。 有关GPGPU Sim卡型号、配置方法和源代码指南的详细文档,请参阅: 阅读全文
posted @ 2020-06-11 06:17 吴建明wujianming 阅读(899) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://git 阅读全文
posted @ 2020-06-10 19:36 吴建明wujianming 阅读(2490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:3D点云重建原理及Pytorch实现 Pytorch: Learning Efficient Point Cloud Generation for Dense 3D Object Reconstruction 一种Pytorch实现方法:学习高效的点云生成方法用于稠密三维物体重建 Article: 阅读全文
posted @ 2020-06-10 17:57 吴建明wujianming 阅读(7437) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC),在各种规模上实现出色的加速,应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎,A100 可以高效扩展,系统中可以集成数千个 A100 GPU,也可以利用 NVIDIA 阅读全文
posted @ 2020-06-10 15:42 吴建明wujianming 阅读(967) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:红外传感器技术 概述 红外技术发展到现在,已经为大家所熟知,这种技术已经在现代科技、国防和工农业等领域获得了广泛的应用。红外传感系统是用红外线为介质的测量系统,按照功能能够分成五类:(1)辐射计,用于辐射和光谱测量;(2)搜索和跟踪系统,用于搜索和跟踪红外目标,确定其空间位置并对它的运动进行跟踪;( 阅读全文
posted @ 2020-06-10 10:51 吴建明wujianming 阅读(2337) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Linux架构思维导图 GUI(Graphical User Interface,图形用户界面) Linux学习路径 软件框架 Linux桌面介绍 FHS:文件系统目录标准 Linux需要特别注意的目录 Linux内核学习路线 地址:https://www.jianshu.com/p/b087a22 阅读全文
posted @ 2020-06-10 07:10 吴建明wujianming 阅读(422) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Velodyne VLP-16激光雷达数据分析 Velodyne VLP-16激光雷达保持了 Velodyne 在 LiDAR 中的突破性重要功能:实时收发数据、360 度全覆盖、3D 距离测量以及校准反射测量。有效范围为 100 米,其耗电低 (~8W)、重量轻(830克)、占用空间少(直径约为 阅读全文
posted @ 2020-06-09 17:39 吴建明wujianming 阅读(4820) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:激光雷达和毫米波雷达 一.概述 激光雷达(LiDAR【Light Detection and Ranging】)是激光探测及测距系统的简称,而雷达是英文Radar的音译,源于radio detection and ranging的缩写,意思为"无线电探测和测距",即用无线电的方法发现目标并测定它们的 阅读全文
posted @ 2020-06-09 13:38 吴建明wujianming 阅读(2901) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout? dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的 阅读全文
posted @ 2020-06-09 11:16 吴建明wujianming 阅读(1686) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhijian Liu, Ji Lin, Yujun Lin, Song Han 论文地址:https://a 阅读全文
posted @ 2020-06-09 08:42 吴建明wujianming 阅读(715) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:分布式深度学习DDL解析 一.概述 给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间(JCT(Job C 阅读全文
posted @ 2020-06-09 06:52 吴建明wujianming 阅读(1215) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TOF摄像机可以替代Flash激光雷达吗? 一.基于ToF技术的Flash激光雷达 基本成像原理上ToF Camera与LiDAR相同,都采用飞行时间测距技术(包括利用APD或SPAD的直接测距法,和相干波调制的间接测量法)。不同之处在于应用的场景、结构设计和发射光波长存在不同。 洛伦兹I系列产品采 阅读全文
posted @ 2020-06-08 20:16 吴建明wujianming 阅读(2787) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:毫米波雷达分类和技术方案 一.什么是毫米波? 毫米波是一项可用于检测物体并提供物体的距离、速度和角度信息的传感技术。这是一项非接触式技术,工作频谱范围为 30GHz 至 300GHz。由于该技术使用较小的波长,因此可以提供亚毫米的距离精度,此外该技术还能够穿透塑料、墙板和衣服等特定的材料,并且不受雨 阅读全文
posted @ 2020-06-08 16:51 吴建明wujianming 阅读(1787) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:高精地图与自动驾驶(下) 二、高精地图与自动驾驶 谈到高精地图对自动驾驶的作用,可以对比自动驾驶和人类驾驶的流程的相通性。 人驾驶的时候以眼睛为主,耳朵辅助观察测量环境;自动驾驶车用多种传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等来构建驾驶环境。 人可以通过观察环境或用观察的环境对比记忆完成自定位;自动 阅读全文
posted @ 2020-06-08 15:32 吴建明wujianming 阅读(2184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:高精地图与自动驾驶(上) 前言 自动驾驶的实现主要有三个步骤:感知、决策规划、行车控制。这与你走路上班/上学的逻辑是相似的:眼睛看到画面,告诉大脑,然后你就知道了自己在哪里,以及要往哪个方向走,并指挥你的腿迈开步伐。 在自动驾驶系统中,感知主要解决两个问题:车周围有什么,以及车在哪。车没有眼睛,我们 阅读全文
posted @ 2020-06-08 15:13 吴建明wujianming 阅读(2323) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Linux内存技术分析(下) 五、内存使用场景 out of memory 的时代过去了吗?no,内存再充足也不可任性使用。 1、内存的使用场景 page 管理 slab(kmalloc、内存池) 用户态内存使用(malloc、relloc 文件映射、共享内存) 程序的内存 map(栈、堆、code 阅读全文
posted @ 2020-06-08 10:01 吴建明wujianming 阅读(613) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Linux内存技术分析(上) 一.Linux存储器 限于存储介质的存取速率和成本,现代计算机的存储结构呈现为金字塔型。越往塔顶,存取效率越高、但成本也越高,所以容量也就越小。得益于程序访问的局部性原理,这种节省成本的做法也能取得不俗的运行效率。从存储器的层次结构以及计算机对数据的处理方式来看,上层一 阅读全文
posted @ 2020-06-08 09:14 吴建明wujianming 阅读(714) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:高精地图技术分析 一.概述 高精地图和定位是自动驾驶系统中的重要基础模块,地图的质量和定位的结果会直接影响其它模块的功能,进而决定整个自动驾驶系统的好坏。本次分享将介绍智加科技在高精地图和定位领域的探索。 什么是高精度地图? 高精度地图,通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精 阅读全文
posted @ 2020-06-08 07:46 吴建明wujianming 阅读(3113) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:地图构建两篇顶级论文解析 一.基于声纳的密集水下场景重建 标题:Dense, Sonar-based Reconstruction of Underwater Scenes 作者:Pedro V. Teixeira, Dehann Fourie, Michael Kaess, and John J. 阅读全文
posted @ 2020-06-07 18:39 吴建明wujianming 阅读(469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:传感器标定两篇顶会论文解析 一.在城市环境中的多个3D激光雷达的自动校准 标题:Automatic Calibration of Multiple 3D LiDARs in Urban Environments 作者:Jianhao Jiao, Yang Yu, Qinghai Liao, Haoy 阅读全文
posted @ 2020-06-07 17:45 吴建明wujianming 阅读(740) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器人导航两篇顶级会议论文解析 一.一种用于四旋翼无人机室内自主导航的卷积神经网络特征检测算法 标题:A Convolutional Neural Network Feature Detection Approach to Autonomous Quadrotor Indoor Navigation 阅读全文
posted @ 2020-06-07 16:46 吴建明wujianming 阅读(613) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SLAM架构的两篇顶会论文解析 一. 基于superpoint的词袋和图验证的鲁棒闭环检测 标题:Robust Loop Closure Detection Based on Bag of SuperPoints and Graph Verification 作者:Haosong Yue, Jiny 阅读全文
posted @ 2020-06-07 16:05 吴建明wujianming 阅读(1029) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:交换机技术分解 一. 交换架构的演进介绍(主要以框式) 1. 共享总线 2. 环形交换 3. 共享内存 4. Crossbar+共享内存 5. 分布式Crossbar 1. 共享总线 总线交换是最古老的一种数据交换方式,这种方式的主要特点是没有专门的交换网芯片,通过共享背板总线进行各线卡之间的数据传 阅读全文
posted @ 2020-06-07 14:25 吴建明wujianming 阅读(1771) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:字节跳动大举扩张全球 今年3月张一鸣宣布工作重心放在全球化上后,第一次引发轰动的“挖人”,集结起一支豪华的全球化军团。 众所周知,“抖音”很火,但是大家知道它属于哪个公司吗?属于“北京字节跳动科技有限公司”,简称”字节跳动“ 这些产品都属于字节跳动公司。 上个月,旗下TikTok全球下载量突破20亿 阅读全文
posted @ 2020-06-07 12:31 吴建明wujianming 阅读(1161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算,动态调整计算以加快吞吐量,同时保持精度。最新一代将这些加速功能扩展到各种工作负载。NVIDIA Tensor内核为所有工作负载提供了新的能力,从革命性的新精度Tensor Fl 阅读全文
posted @ 2020-06-07 09:27 吴建明wujianming 阅读(1900) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习框架:GPU Deep Learning Frameworks 深度学习框架通过高级编程接口为设计、训练和验证深度神经网络提供了构建块。广泛使用的深度学习框架如MXNet、PyTorch、TensorFlow等依赖于GPU加速库如cuDNN、NCCL和DALI来提供高性能的多GPU加速训练。 阅读全文
posted @ 2020-06-06 14:06 吴建明wujianming 阅读(638) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GPU—加速数据科学工作流程 GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS 传统上,数据科学工作流程是缓慢而繁琐的,依赖于cpu来加载、过滤和操作数据,训练和部署模型。gpu大大降低了基础设施成本,并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能™ 阅读全文
posted @ 2020-06-06 13:19 吴建明wujianming 阅读(634) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度神经网络混合精度训练 Mixed-Precision Training of Deep Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1710.03740 深度神经网络(Deep Neural Networks,深度神经网络s)在图像处理与理解、语言建模、 阅读全文
posted @ 2020-06-06 10:58 吴建明wujianming 阅读(812) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多传感器融合:自动驾驶(下) 阅读全文
posted @ 2020-06-06 09:15 吴建明wujianming 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多传感器融合:自动驾驶(上) 阅读全文
posted @ 2020-06-06 08:47 吴建明wujianming 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:异构计算分析 一. 基本概念 异构计算技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。 随着通信和网络技术的迅速发展,网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起,接着很快涌现出异构网 阅读全文
posted @ 2020-06-05 18:17 吴建明wujianming 阅读(1150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:光刻机技术解析 利用光刻机发出的光通过具有图形的光罩对涂有光刻胶的薄片曝光,光刻胶见光后会发生性质变化,从而使光罩上得图形复印到薄片上,从而使薄片具有电子线路图的作用。这就是光刻的作用,类似照相机照相。照相机拍摄的照片是印在底片上,而光刻刻的不是照片,而是电路图和其他电子元件。 简单点来说,光刻机就 阅读全文
posted @ 2020-06-05 16:02 吴建明wujianming 阅读(4530) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:CUDA运行时 Runtime(四) 一. 图 图为CUDA中的工作提交提供了一种新的模型。图是一系列操作,如内核启动,由依赖项连接,依赖项与执行分开定义。这允许定义一次图形,然后重复启动。将图的定义与其执行分离可以实现许多优化:第一,与流相比,CPU启动成本降低,因为大部分设置是提前完成的;第二, 阅读全文
posted @ 2020-06-05 12:25 吴建明wujianming 阅读(1411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA运行时 Runtime(三) 一.异步并发执行 CUDA将以下操作公开为可以彼此并发操作的独立任务: 主机计算; 设备计算; 从主机到设备的内存传输; 从设备到主机的存储器传输; 在给定设备的存储器内的存储器传输; 设备之间的内存传输。 这些操作之间实现的并发级别将取决于设备的功能集和计算能 阅读全文
posted @ 2020-06-05 10:34 吴建明wujianming 阅读(1224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:人脸识别数据集精粹(下) 5. 人脸检测数据集 所谓人脸检测任务,就是要定位出图像中人脸的大概位置。通常检测完之后根据得到的框再进行特征的提取,包括关键点等信息,然后做一系列后续的分析。 (1) Caltech 10000 Web Faces 数据集地址:http://www.vision.calt 阅读全文
posted @ 2020-06-05 09:29 吴建明wujianming 阅读(5306) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:人脸识别数据集精粹(上) 1. 人脸识别 人脸检测和关键点检测都是比较底层的任务,而人脸识别是更高层的任务,它就是要识别出检测出来的人脸是谁,完成身份比对等任务,也是人脸领域里被研究最多的任务。 1.1 人脸识别图片数据集 (1) FERET 数据库地址:http://www.nist.gov/it 阅读全文
posted @ 2020-06-05 08:58 吴建明wujianming 阅读(7563) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA运行时 Runtime(二) 一. 概述 下面的代码示例是利用共享内存的矩阵乘法的实现。在这个实现中,每个线程块负责计算C的一个方子矩阵C sub,块内的每个线程负责计算Csub的一个元素。如图10所示,Csub等于两个矩形矩阵的乘积:与Csub具有相同行索引的维度A(A.width,blo 阅读全文
posted @ 2020-06-04 21:57 吴建明wujianming 阅读(720) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA运行时 Runtime(一) 一. 概述 运行时在cudart库中实现,该库通过静态方式链接到应用程序库cudart.lib和libcudart.a,或动态通过cudart.dll或者libcudart.so. 需要cudart.dll和/或libcudart。索对于动态链接,通常将它们作为 阅读全文
posted @ 2020-06-04 19:46 吴建明wujianming 阅读(3762) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:CUDA C++编程接口:编译 一.概述 CUDA C++为熟悉C++编程语言的用户提供了一个简单的路径,以方便地编写程序以执行该设备。 它由一组最小的扩展到C++语言和运行库。 在编程模型中引入了核心语言扩展。它们允许程序员定义内核作为C++函数,并使用一些新的语法来指定每次调用函数时的网格和块维 阅读全文
posted @ 2020-06-04 18:24 吴建明wujianming 阅读(751) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA C++程序设计模型 本章介绍了CUDA编程模型背后的主要概念,概述了它们在C++中的暴露方式。在编程接口中给出了CUDA C++的广泛描述。 使用的矢量加法示例的完整代码可以在矢量加法CUDA示例中找到。 一. 内核 CUDA C++通过允许程序员定义C++函数,称为内核,扩展了C++,当 阅读全文
posted @ 2020-06-04 17:14 吴建明wujianming 阅读(651) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA C++编程手册(总论) CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes from Version 10.0 Use CUDA C++ instead of C 阅读全文
posted @ 2020-06-04 14:54 吴建明wujianming 阅读(1785) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习到底有哪些卷积? 深度学习中不同种类的卷积(比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张(Atrous)/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积),能帮理解实际的工作方式。 总结深度学习中常用的几种卷积,并会试图用一种每个人都能理解的方式解释。 本文目录 1.卷积与互相关 2.深度学 阅读全文
posted @ 2020-06-04 13:36 吴建明wujianming 阅读(600) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:卷积神经网络去雾去雨方法 标题:A Convolutional Network for Joint Deraining and Dehazing from A Single Image for Autonomous Driving in Rain 作者:Hao Sun, Marcelo H. Ang 阅读全文
posted @ 2020-06-04 08:24 吴建明wujianming 阅读(1490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:马斯克如何颠覆航天? 1/5385成本,c++和python编程! 5月31日,经历了重重困难,马斯克的SpaceX载人飞船成功发射,这是美国自2011年以来首次发射载人航天飞船,也是美国进入由商业主导太空探索的历史性时刻,更是全人类在载人航空领域迈出的重要一步。 可以说SpaceX的成功离不开这种 阅读全文
posted @ 2020-06-04 07:08 吴建明wujianming 阅读(2168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一.概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍。Tens 阅读全文
posted @ 2020-06-03 21:25 吴建明wujianming 阅读(3661) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要:NVIDIA安倍架构 NVIDIA Ampere ArchitectureNVIDIA The Heart of the World’s Highest-Performing, Elastic Data Centers 一.现代数据中心中AI和HPC的核心 科学家、研究人员和工程师我们这个时代的达芬 阅读全文
posted @ 2020-06-03 15:03 吴建明wujianming 阅读(754) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多实例gpu_MIG技术快速提高AI生产率 Ride the Fast Lane to AI Productivity with Multi-Instance GPUs 一.平台介绍 NVIDIA安培架构中的MIG模式可以在A100 GPU上并行运行七个作业。 二.技术原理 还记得夏天休息后,在饮水 阅读全文
posted @ 2020-06-03 14:10 吴建明wujianming 阅读(830) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GPU核心技术开发 由于上一节主要阐述GPU内部的工作流程和机制,为了简洁性,省略了很多知识点和过程,本节将对它们做进一步补充说明。 1. CUDA技术 1)NVIDIA CUDA 是什么? NVIDIA CUDA 是 NVIDIA 并行计算架构在 GPU 中的名称。NVIDIA 提供了 NVIDI 阅读全文
posted @ 2020-06-03 10:20 吴建明wujianming 阅读(1641) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GPU微观物理结构框架 一.CPU 和 GPU 在物理结构和设计上有何区别 首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器,GPU即图形处理器。其次,要解释两者的区别,要先明白 阅读全文
posted @ 2020-06-03 08:26 吴建明wujianming 阅读(889) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:3D点云点云分割、目标检测、分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接: 阅读全文
posted @ 2020-06-03 07:00 吴建明wujianming 阅读(20043) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:各种光学仪器成像技术(下) 像差 像差—球面像差 轴上物点发出的大孔径光线不聚焦于一点。 像差—彗形像差 轴外物点发出的宽光束不再交于一点,形成状如彗星的亮斑,称为彗差。 像差—像散 轴外物点发出的宽光束,水平方向和竖直方向的光线的汇聚点在不同平面上,并且两处的汇聚点演化为两条相互垂直的线, 称为像 阅读全文
posted @ 2020-06-02 08:45 吴建明wujianming 阅读(1205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:各种光学仪器成像技术(上) 光学是一门很古老的学科,按照Optics的意思,它主要是研究可见光波段的问题。 光学也是一门很有意思的学科。从把光抽象成射线进行处理(光线光学)到把光纳入电磁波的范围(物理光学)再到光的粒子特性的发现(量子光学),人类对光的认知也随着物理学本身的发展而不断进步。 光学本身 阅读全文
posted @ 2020-06-02 08:25 吴建明wujianming 阅读(2350) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:ADAS系统长篇综述(下) 四.ADAS架构设计的进化阶梯 前面谈到的产品的商业化推广渗透和产品的功能演进渗透,目的是让大家去概念化。当然,最后的赢家一定是实干者,能够在具体技术实现路径上进行深度耕耘。这就是本节要讨论的内容:技术供应和生态系统方面的思考。 毕竟ADAS是一个复杂的技术系统,要理解其 阅读全文
posted @ 2020-06-02 06:56 吴建明wujianming 阅读(2157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ADAS系统长篇综述(上) 一.ADAS主要功能模块 预警类ADAS:FCW/LDW/PCW等 其他辅助性ADAS:BSD/ADB/全景泊车等 ADAS即高级驾驶辅助系统。其主要功能并非是完全控制汽车,而是预先警告可能发生的危险状况,让驾驶人提早采取因应措施,避免交通意外发生。 早期的ADAS 技术 阅读全文
posted @ 2020-06-02 06:42 吴建明wujianming 阅读(1304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:各种经典透镜投影模型 Models for the various classical lens projections 鱼眼镜片与其他镜片同等重要 where fisheye lenses are considered on an equal footing with the others 一.前 阅读全文
posted @ 2020-06-01 18:55 吴建明wujianming 阅读(1914) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:鱼眼相机成像技术 一.特征点选取方法 1.角点选取 以待检测像素为圆心,3为半径,做一个圆,与圆相交的共有16个像素,检测这16个像素中与中心点的像素差大于某个阈值T时n +1,,若这16个点检测完成时n>N(N一般取11或者9)则认为该待检测像素为角点,然后循环这个过程检测没一个像素。 2.特征点 阅读全文
posted @ 2020-06-01 18:02 吴建明wujianming 阅读(1641) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GPU虚拟化技术详解 GPU英文名称为Graphic Processing Unit,GPU中文全称为计算机图形处理器,1999年由NVIDIA公司提出。 一、GPU概述 GPU这一概念也是相对于计算机系统中的CPU而言的,由于人们对图形的需求越来越大,尤其是在家用系统和游戏发烧友,而传统的CPU不 阅读全文
posted @ 2020-06-01 15:45 吴建明wujianming 阅读(8364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:YOLO3升级优化版!Poly-YOLO:支持实例分割! POLY-YOLO: HIGHER SPEED, MORE PRECISE DETECTION AND INSTANCE SEGMENTATION FOR YOLOV3 论文:https://arxiv.org/abs/2005.13243 阅读全文
posted @ 2020-06-01 14:24 吴建明wujianming 阅读(3302) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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