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摘要: Yolov3&Yolov4网络结构与源码分析 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。 文章目录 1. 论文汇总 2. Yolov3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 2.2 网络结构图 2.3 核心基础内容 3 阅读全文
posted @ 2020-10-20 13:26 吴建明wujianming 阅读(11726) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: Yolov4性能分析(下) 六. 权重更新 "darknet/src/detector.c"--train_detector()函数中: ...... /* 开始训练网络 */ float loss = 0; #ifdef GPU if (ngpus == 1) { int wait_key = ( 阅读全文
posted @ 2020-10-20 12:15 吴建明wujianming 阅读(850) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Yolov4性能分析(上) 一.目录 实验测试 1) 测试介绍 2) Test 3) Train 二. 分析 1.实验测试 1. 1 实验测试方法 Yolov4训练train实验方法(Darknet should be compiled with OpenCV): duration_run_dete 阅读全文
posted @ 2020-10-20 12:07 吴建明wujianming 阅读(2476) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于自动驾驶车辆的NVIDIA-TensorRT推理实时优化 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,这些模型需要在gpu上进行非常精确 阅读全文
posted @ 2020-08-22 13:28 吴建明wujianming 阅读(505) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它 阅读全文
posted @ 2020-08-22 11:50 吴建明wujianming 阅读(989) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念、工具和初级或中级开发人员的优化。 CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽 阅读全文
posted @ 2020-07-26 10:59 吴建明wujianming 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 医学开放式人工智能网络(MONAI)是一个免费提供、社区支持、基于Pythorch的医疗影像学深度学习框架。它为开发训练工 阅读全文
posted @ 2020-07-26 07:37 吴建明wujianming 阅读(1855) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员、科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力。从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现。流行的语言如C、 阅读全文
posted @ 2020-07-22 07:51 吴建明wujianming 阅读(1188) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用卷积神经网络的自动心电图诊断 Automatic ECG Diagnosis Using Convolutional Neural Network https://www.mdpi.com/2079-9292/9/6/951/htm 摘要 心血管疾病(CVD)是最常见的慢性和危及生命的疾病,因此 阅读全文
posted @ 2020-07-17 09:43 吴建明wujianming 阅读(2236) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测。 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量。但是,使用的信号是理想的。现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端。老实说,当将传感器连接到手指 阅读全文
posted @ 2020-07-17 07:04 吴建明wujianming 阅读(1571) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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