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很高兴为您回答， 为了安装Caffe，您需要先安装Python。具体步骤如下：1.安装Python的最新版本；2.安装Caffe的最新版本；3.安装必要的Python库，包括NumPy、SciPy和matplotlib；4.配置Caffe，使其与Python兼容；5.验证Caffe是否安装成功。...
cmake -DUSE_CUDNN=1 -DUSE_NCCL=1 -DCUDA_ARCH_NAME=Manual -DCUDA_ARCH_BIN=“50 52 60 61”
本文较为详细的给出了部署yolov5模型到海思sd3403板子上的方法
一、前言最近在项目中发现了用到caffeine+redis的地方，感觉写的很好，因此记一波笔记。caffeine是spring的cache，保存在项目本地。redis是分布式缓存，保存在redis服务器。查询数据时，先到caffeine中查，如果没有则查redis，如果还没有再查数据库。二、主要流程代码样例1.查询数据库的Java类ExamServiceImpl.java@Servicepubli
python 示例 Python FileNotFoundError (Python FileNotFoundError )"FileNotFoundError" - This is an exception in python and it comes when a file does not exist and we want to use it.“ FileNotFoundError”...
所以这里建议按照上面的方式配置，另外如果openssl不使用系统yum安装的，而是使用自己编译的比较新的版本可以使用--with-openssl=/usr/local/openssl这种方式指定，后面目录为openssl实际安装的目录，另外编译完还要将openssl的lib目录加入ld运行时目录中即可. 】命令来安装 _curses、_curses_panel 模块。命令来安装 _dbm、_gdb
Centos8.2 搭建显卡驱动+CUDA+CUDNN文章目录Centos8.2 搭建显卡驱动+CUDA+CUDNN一、安装显卡驱动1、禁用nouveau2、安装显卡驱动（1）安装依赖（2）安装显卡驱动二、安装CUDA1、安装CUDA2、配置环境变量3、验证CUDA是否安装成功三、安装CUDNN安装CUDNN验证CUDNN安装是否成功：一、安装显卡驱动1、禁用nouveaunouveau是一个第三
图像预处理中resize和paddingresize如果只是为了获得要求尺寸的图像，最常用的方法就是resize, the usual practice is to resize the input image to the given size(但是resize有缺点，the image aspect ratio is no longer kept.)This practice may work
yolov5安装教程，并运行
原始mAP50为0.768，改进1结构图为mAP50为0.788，改进2结构图为mAP50为0.792，改进3结构图为mAP50为0.775
在RKNN上实现人脸识别过程。模型采用RetinafaceMobilefaceNet。采用Python代码 在线实现
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有些算法基于老旧的caffe框架进行开发，对于算力有限的场景仍然有应用空间。caffe框架基于C/C++开发，源码逻辑清晰，便于验证和移植到嵌入式平台。一些老旧的嵌入式处理器的模型转换工具仅支持输入caffe模型文件。以上这些都是caffe框架的常见使用场景。由于caffe框架过于老旧，依赖的库大都也比较老旧，库之间的依赖关系经常缺失导致安装失败，直接在主机上安装caffe环境常常会引起依赖库之间
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文章导读 本文介绍一款TI公司提供的神经网络加速框架TIDL，该工具主要用于算法原型开发后，将得到的模型移植到嵌入式环境做部署。文中通过讲解TIDL工具提供的功能、支持的主流模型、部署的操作流程，让算法开发者进一步熟悉AI算法的落地方法。1什么是TIDL？TIDL是TI的深度学习解决方案，将深度学习应用程序转移到TI芯片的EV.
1.性能:内存+cpu+流量+电量启动速度+流畅度+稳定性2.内存关注:实际使用内存(PSS )私有内存3.内存常见问题内存泄漏:申请内存无释放内存。内存溢出:日申请内存时，无内存可用。案例流量优化策略:数据的压缩不同数据格式的采用控制访问的频次只获取必要的数据缓存机制针对不同的网络类型设置不同的访问策略。
海思Hi3516DV300
作者在将YOLOv5 pytorch版本转成wk文件中碰到了很多的坑，但在研究中也收获了很多知识，针对转化过程，作者进行了详细的解读来给大家避坑，如果在转化过程中有什么问题也可以联系作者，我们可以一起进行分析和讨论。...
我之前最大的困惑就是CUDA和CUDA Toolkit之间的关系，如果也是一样的小伙伴，建议直接跳转到CUDA Toolkit。
目录一、场景需求解读二、模型转化工具汇总1、模型转换工具的作用2、模型转换工具简介三、模型压缩和加速工具汇总1、模型压缩加速工具的作用2、模型压缩加速工具简介参考资料注意事项一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者提供的训练模型是使用pytorch训练的，而我自己却比较擅长用tensorflow，我想要使用该模型做一些其它的项目。那么很多人就..
ONNX获取中间Node的inference shape的方法需求描述原理代码需求描述很多时候发现通过tensorflow或者pytorch转过来的模型是没有中间的node的shape的，比如下面这样：但是碰到一些很奇怪的算子的时候，我们又想知道他对上一层feature map的形状影响是怎样的，于是下面的模型看起来会更友好一些这里之所以看上去和原来的node的分布都不一样，是因为我在这里将pad
问题描述：在终端/命令行输入tensorboard --logdir=***后打开界面出现下图解决方案：如果你是用tensorboard --logdir='路径'或者tensorboard --logdir=路径这两个命令，先换成tensorboard --logdir 路径试一下，如果可以就不用往下看了。确定你在终端/命令行下进入了你的工程文件夹：例如你的代码保存在PycharmProject
相信大家在用NVIDIA-GPU训练网络模型的时候，都会习惯性的在终端nvidia-smi一下吧？最直接的目的是为了查看哪些卡正在使用，哪些卡处在空闲，然后挑选空闲的卡号进行网络训练。咱们作为一名资深的算法工程师，毕竟身兼多职：上要开发AI算法，下要管理服务器，左要带新人，右要PPT汇报上级。对于管理服务器：刚买的新服务器你得装系统吧？得装DriverCudaCudnn吧？
TensorRT一、简介TensorRT 是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即 GPU Inference Engine。Tensor 代表张量，即数据流动以张量的方式，如4维张量 [N, C, H, W]。RT表示 runtime。一般情况如上图，线下构建网络结构，训练好模型，然后在实际业务中线上部署到对实时性要求较高（latency敏感）的场景，如一般的嵌入式设备，云端等等。实际应...
其中C表示的通道数可能有多种情况，例如，RGB图片格式的通道为3通道，R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）各占一个通道，表示图片中每个像素点都有三个通道值，每个通道值范围是[0~255]，三个通道的叠加呈现出一个像素的颜色。RGB图像还有四通道的表示，除了RGB三通道之外，还有一个alpha通道，表示透明度。在intel GPU加速的情况下，希望在访问同一个channel的像素是连续的，一般存储选用
在使用OpenCV的过程中，经常在visual studio中使用image watch查看图像。其实Image watch的功能非常强大，非常方便我们对图像进行处理。例如我们有一块内存保存的是图像数据，之后我们知道地址，也可以将其显示出来。例如：#include "ippi.h"#include "ippcv.h"int main(){IppiSize size = {320,32...
零、图像基本概念图像表示为二维的矩阵灰阶图像0-255，0表示黑色，255表示白色，其余表示灰色。图像的坐标轴彩色图像注意：颜色信息对于任务有时候有用，有时候没用。一、什么是目标检测目标检测是计算机视觉中的经典的原子问题，即通过输入的图像来完成物体的检测，它需要解决两个问题：物体在哪里物体是什么目标检测算法的传统实现 sift hog 等算法。这些算法的大致逻辑如下：通过人定义的算法和规则
首先，在选择数据集时要记住几个重要标准：数据集不能过于混乱，过于混乱的数据会导致模型难以收敛，加大了训练难度。与训练目标相一致的数据集才能更高效的完成识别任务数据集量级是否符合模型规模，复杂的深度网络需要更多的数据才能发挥能力。常用数据集下载网站一、【Kaggle】 地址：https://www.kaggle.com/datasetskaggle介绍：一个竞赛网站，上面有很多有价值的数据集和题目。
目前常用的深度学习框架有PyTorch、Theano、TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet、CNTK、PaddlePaddle。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等多个领域。
跨模态对齐直接建立不同模态之间的对应关系，包括无监督对齐和监督对齐。注意力对齐。
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