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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-...

pytorch转onnx时，pytorch中用了F.grid_sample，报错：‘ONNX export failed on ATen operator grid_sampler because torch.onnx.symbolic.grid_sampler does not exist’解决方案暂时无

整个定义是主要就是这三个部分最外层是ModelProto，记录一些模型信息：ir版本，来自pytorch/tensorflow，… ， 和GraphProto////};GraphProto才是核心，里面主要包含：1.保存const tensor + 预训练的参数。2.保存每个op 输入，输出 tensor 名字。}NodeProto}所以整个计算图的node的输入，来自于node.input，n

摘要: 这里主要讲整个实现过程与核心思路。1. 核心思路前面讲的IndexFlatL2的索引方式，主要就是一种暴力搜索的方式，只是在计算的过程中针对不同的平台进行了指令集优化。这里的IndexIVFFlat索引主要对原始m个样本随机下采样 n×256 个样本，n：表示聚类中心点个数对下采样的样本，采用kmean进行聚类对原始m个底库样本，根据聚类中心进行分桶对要查询的query，针对聚类中心进行分

多任务训练，帕累托优化

arm compute libraryArm计算库包含了Arm Cortex-A系列CPU处理器和Arm Mali系列gpu实现的软件功能。它是一个低级优化函数的方便存储库，开发人员可以单独获取这些函数，或者作为复杂管道的一部分使用，以加速其算法和应用程序。ARM-softwarearm在github上的开源地址armnn用arm做深度学习的库，可以对caffe, tensorflow等训练的模型

相关文章:Mat data的排列样式 || 深度学习矩阵排列注意事项1. cv mat的排列形式这个可以参考上面的文章。2. mat->tensormat的矩阵样式为:h,w,c。tensor的矩阵样式为:c,h,w。在pytorch中可以用ToTensor()函数实现。这里给出c++的参考代码：void cvImageToTensor(const cv::Mat & image,

尊重原创，请读原文参考:https://blog.csdn.net/zjianbo/article/details/84195851

Some examples of the usage are shown below:Starting a GPU enabled CUDA container; using --gpusdocker run --rm --gpus all nvidia/cuda nvidia-smiUsing NVIDIA_VISIBLE_DEVICES and specify the nvidia runti