logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

使用TensorRT部署你的神经网络(2)

TensorRT提供了两种方式进行网络的部署:1. 各种parser对网络模型进行解析与转换;2. 利用TensorRT的api,Layer By Layer的方式进行模型的构建和转换。本文主要介绍如何利用TensorRT的ONNXParser对PyTorch等框架训练的模型进行部署,github上有很多类似的工作,这里以下面这个仓库为例进行介绍。Syencil/tensorRT​github.c

keras基于GAN的去雾

https://github.com/raven-dehaze-work/MSCNN_Kerashttps://github.com/raven-dehaze-work/DeBlurGanToDehaze先留个坑

动图形象理解深度学习卷积

二维卷积:操作二维卷积是一个相当简单的操作:从卷积核开始,这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在 2 维输入数据上「滑动」,对当前输入的部分元素进行矩阵乘法,然后将结果汇为单个输出像素。一个标准的卷积卷积核重复这个过程知道遍历了整张图片,将一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和(权值是卷积核本身的值)。输入数据是否落入这个「大致相似区域」,直接决定了数据经过卷积

ncnn 载入insightface训练好的性别年龄识别模型

1、模型转换从insightface项目中下载mxnet模型:https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/gender-age/model2、使用ncnn的模型转换工具mxnet2ncnn进行模型转换./mxnet2ncnn model-symbol.json model-0000.params ag.param ag.bin3、使

FPN+PAN结构学习

yolo4的neck结构采用该模式,我们将Neck部分用立体图画出来,更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。如图所示,FPN是自顶向下的,将高层特征通过上采样和低层特征做融合得到进行预测的特征图。Neck部分的立体图像,看下两部分是如何通过FPN+PAN结构进行融合的。和Yolov3的FPN层不同,Yolov4在FPN层的后面还添加了一个自底向上的特征金字塔。这样结合操作,FPN层自顶

文章图片
#学习
Tensorflow单变量线性回归预测

#!/usr/bin/python#encoding=utf-8#https://blog.csdn.net/zhangqi_gsts/article/details/82187159import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltlearn_rate = 0.01#y=2x+4...

Keras 高阶API

Keras API目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。这是一个经过验证的假设;配置非常普遍,到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程序。但在许多情况下,这套假设过于僵化。一些网络模型需要几个独立的输入,其他需要多个输出,并且一些网络在层

图像配准的前世今生:从人工设计特征到深度学习

作者:Emma Kamoun机器之心编译参与:Nurhachu Null,Geek AI作为计算机视觉的重要研究课题,图像配准经历了从传统方法走向深度学习的重要革命。本文将回顾图像配准技术的前世今生,为读者提供一个该领域的宏观视野。图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前,我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。什么是图像配准?图像配准就是将同一个场景的不同图像转

几经沉浮,人工智能(AI)前路何方?

本文从介绍人工智能及主要的思想派系,进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果并侧重其算法思想介绍,将这段 60余年几经沉浮的历史,以一个清晰的脉络呈现出来,以此展望人工智能(AI)未来的趋势。一、人工智能简介1.1 人工智能研究目的人工智能(Artificial Intelligence,AI)研究目的是通过探索智慧的实质,扩展人类智能——促使智能主体会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、

OpenVINO 2021发行版介绍

英特尔分发版OpenVINO2021工具套件发布说明本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202010/419563.htmOpenVINO工具套件介绍英特尔分发版OpenVINO工具套件用于解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及推荐系统等应用方案的快速部署。基于最新的人工神经网络,包括卷积神经网络、序列神经网络和基于注意力机制的网络等,该套件在跨英特尔硬

暂无文章信息