场景： 采用深度学习的方案处理视频流的任务，比如：视频跟踪，视频中的行人检测，车辆检测等其他任务，一般会采用opencv读取视频流，然后再一帧一帧的处理。问题： 但是在这个过程中由于算力的限制，计算的速度会小于视频帧读取的速度，就是会出现计算结果延时的情况，但是采用cv2.VideoCapture()读取的时候，它会逐帧读取，就是它不是每次读取最新的帧，所以时间久了，这个队列就会溢出，程序就会自.

slam这里只是对项目进行编译，不涉及代码与原理。本机硬件环境：RTX3080ubuntu18.04cuda11cudnn8.xx1. darknet编译因为我是用的3080，Thirdparty/darknet下的darknet暂时还不支持，而且3080的gpu算力是86，所以需要做如下修改：# LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS -gencode arch=compute_

摘要： 使用onnxruntime推理Qwen2-7B模型时出现"Segmentation fault"错误。经检查发现onnx模型文件超过protobuf的2GB限制（实际5.48GB），导致加载失败。解决方案是对模型权重进行量化，减小模型体积后重新导出onnx格式。关键步骤包括：通过onnx.checker.check_model验证模型完整性，并需调整SessionOpt

本文展示了Qwen2.5-VL多模态模型的推理流程解析。通过加载3B参数的Qwen2.5-VL-Instruct模型，实现了图像描述生成任务。关键步骤包括：1) 使用AutoProcessor处理图文混合输入；2) 将视觉特征嵌入到文本token中；3) 通过DynamicCache管理历史信息；4) 进行迭代式文本生成。示例中模型成功识别了篮球场上五位女性的服装细节，验证了模型的视觉理解能力。代

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/PrkID3lnoDFVUxh-i3V2UQ这是来自腾讯的一篇解读，针对嵌入式设备，从目标检测模型方面进行优化。二、选型近几年物体检测算法日新月异，面对琳琅满目的检测模型（见图 1），合适的才是最好的。（1）One-stage从模型的层次结构上，可分为两阶段（two-stage）和单阶段（one-stage）。（a）Two-...

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40464595不平衡类会有什么问题？在一个分类问题中，如果在所有你想要预测的类别里有一个或者多个类别的样本量非常少，那你的数据也许就面临不平衡类别的问题。举例1.欺诈预测（欺诈的数量远远小于真实交易的数量）2.自然灾害预测（不好的事情远远小于好的事情）3.在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的...

1. npp核心代码：// 2. npp 图像预处理bool keepRation = 0 ,keepCenter= 0;int width_in = img.cols;int height_in = img.rows;NppiSize srcSize = {width_in, height_in};NppiRect srcROI = {0, 0, width_in, height_in};int

思路来自：https://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3528711.html但是其cuda源码是有问题的，没有cmakelists.txt背景采用cuda gpu交换opencv图像的 r， b通道0. 代码main.cpp#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <opencv/cv.h&gt

有时候在编译cuda的源码的时候，需要指定显卡的计算能力，可以去链接查询

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_43282858/article/details/96138469