2022年8月20日

深度学习之模型部署【4】-libtorch入门 - pytorch部署torchscript 以及 c++ libtorch 调用 pytorch 模型

摘要： pytorch 部署 torchscript from torchvision.models import resnet34 import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import torch import cv2 #读取一张图片，并阅读全文

posted @ 2022-08-20 15:53 努力的孔子阅读(1156) 评论(1) 推荐(0) 编辑

深度学习之模型部署【3】-ONNX 入门

摘要： ONNX 简介开放神经网络交换，Open Neural Network Exchange，是一套表示网络模型的开放格式，由微软和FaceBook在2017年推出；通过几年的快速发展，大有一统整个 AI 模型（ml、dl）的交换标准； ONNX 定义了一组与环境和平台无关的标准格式，使得阅读全文

posted @ 2022-08-20 15:46 努力的孔子阅读(2673) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习之模型部署【2】-TensorRT 入门

摘要： TensorRT 简介 TensorRT 是英伟达公司根据自己的硬件设备面向 AI工作者推出的一种模型部署方案；同时可以对网络进行压缩、优化，它通过 combines layers、kernel 优化选择，以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法，改阅读全文

posted @ 2022-08-20 14:23 努力的孔子阅读(2488) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习之模型部署【1】-基础入门

摘要：深度学习整个使用流程深度学习不仅包括模型训练过程；对训练好的模型，通常需要进行一些优化和加速，如网络层合并、量化、剪枝等，得到精简的推理引擎，然后部署上线；通常我们把模型优化和推理框架合称为推理引擎；模型部署平台大致可分为两种：云端：大模型，精度要求高，可接受一定延阅读全文

posted @ 2022-08-20 11:14 努力的孔子阅读(2327) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月17日

目标跟踪【1】-质心跟踪算法

摘要：基本思路： 1.通过某种方式获取目标的边界框，计算边界框的质心 2.在后续帧中，同样获取边界框、质心 3. 重点来了，先验知识认为当前物体的质心和下一帧同一目标的质心的距离最近为了检测任何运动物体，我们可以用 frame(t) 减去 frame(t+1)，帧差分参考资料： https:// 阅读全文

posted @ 2022-08-17 14:28 努力的孔子阅读(423) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月16日

PyTorch 剪枝

摘要： pytorch 实现剪枝的思路是生成一个掩码，然后同时保存原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝；局部剪枝是对模型内的部分模块的部分参数进行剪枝，全局剪枝是对整个模型进行剪枝；本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先阅读全文

posted @ 2022-08-16 19:11 努力的孔子阅读(1519) 评论(0) 推荐(1) 编辑

模型加速 - 剪枝

摘要：深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。卷积核的元素可分为单个像素、行列、通道、卷积核，可分别在不同元素上实现剪枝，如下图细粒度剪枝(fine-gr 阅读全文

posted @ 2022-08-16 18:46 努力的孔子阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑

keras to_categorical函数-one hot 编码

摘要：看代码 from keras.utils.np_utils import * # 类别向量定义 b = [0, 1, 2, 3] # 调用to_categorical将b按照4个类别来进行转换 b = to_categorical(b, 4) print(b) # [[1. 0. 0. 0.] # 阅读全文

posted @ 2022-08-16 14:30 努力的孔子阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月11日

NMS 系列

摘要： NMS 解决问题：多个建议框指向了同一个物体，我们只需要该物体IoU最大的建议框基本思路：多个类别分开处理；每个列别中 iou 较大的删除，iou 较小的保留具体操作 1. 输入为2000x20矩阵，2000代表2000个建议框，20代表20个类别 2. 对每个类别进行排序，从大到小 3. 首阅读全文

posted @ 2022-08-11 12:27 努力的孔子阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月9日

图像处理-gamma 矫正及人脸处理

摘要：伽马变换伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算：伽马变换对图像的修正作用其实就是通过增强低灰度或高灰度的细节实现的，从伽马曲线可以直观理解：一句话解释：其实就是说，在人眼看来，亮度并不是线性变化的（对深色更阅读全文

posted @ 2022-08-09 20:58 努力的孔子阅读(1955) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月20日

2022年8月17日

2022年8月16日

2022年8月11日

2022年8月9日

导航

统计

搜索

随笔分类