酷睿Ultra 第9页

【详解】Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection

UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection-知乎超快的车道线检测-知乎原作者知乎

辣大辣条·2022-12-28 01:26

使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目

使用tensorrt加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目运行环境：项目主机版本(onubuntu18.04)AGX版本(Jetson4.3)cuda10.010.0.130-cudnn77.6.5.32

不知道起啥名_·2022-12-28 01:26

ultra fast lane detection数据集制作

1.准备一个文件夹名字随便吧内部结构：文件夹内部结构然后在img文件夹中存放你的原始图片2.labelme制作打开labelmelabelme选择createLinestrip类别选1，2，3，4（从左到右）blog.csdnimg.cn/img_convert/2055f4b7081478d3058aee4b0a469d21.png)3.保存json文件将弄好的json文件转移到json文件夹中

小王在线秃头·2022-12-28 01:25

UFAST车道线检测 Ultra-Fast-Lane-Detection 从环境搭建到复现完成（一）

有问题请留言，回复不及时的话请加我VX帮你解答：di8297车道线检测复现车道线检测源码复现以及训练自己的数据集源码地址：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection

Gale_y·2022-12-28 01:55

Ultra-Fast-Lane-Detection-v2测试自己图像

Ultra-Fast-Lane-Detection-v2测试自己图像Ultra-Fast-Lane-Detection-v2的目录结构中demo提供了可视化的测试结果，结果以avi的形式放在根目录（window

一眼半年·2022-12-28 01:20

达人评测华硕ROG幻16怎么样

华硕笔记本爆降1000这活动太给力了机会不容错过http://www.adiannao.cn/dy该机搭载英特尔最新的11代酷睿i7-11800H处理器，辅以95W高性能版本英伟达GeForceRTX3060

m0_50307601·2022-12-27 11:23

机器学习电脑配置

配置品牌型号数量价格商家数量CPUIntel酷睿i710700K1¥289945家商家主板华硕PRIMEZ490-P1¥159936家商家内存金士顿4GBDDR42133（KVR21S15S8/4）4¥26824

piepis·2022-12-27 10:33

边缘计算机设备公司,边缘设备概述和技术解决方案 – 英特尔

英特尔®酷睿™处理器和英特尔凌动®处理器英特尔®酷睿™处理器提供的计算能力和响应速度可以支持许多类型的物联网设备，包括自助服务机、工业PC等。选择

David Rand·2022-12-27 09:23

【文献笔记】【部分精读】【CIR】Angle of Arrival Estimation based on Channel Impulse Response Measurements

8967562机器人顶会iros的一篇文章，我主要关注其关于CIR估计的部分文章目录我的理解CIR估计与AOA估计的关系CIR测量方法（重点）推导CIR公式CIR测量方法我的理解有一种室内定位技术叫做ultra-widebandradiotechnology

ndwuhuangwei·2022-12-26 12:54

专用神经网络处理器芯片,嵌入式神经网络处理器

电脑处理器排行榜前五名分别是Intel酷睿i5-9400F、Inte

阳阳2013哈哈·2022-12-26 04:04

Apple官方优化Stable Diffusion绘画教程

Apple官方优化StableDiffusion绘画教程苹果为M1芯片优化StableDiffusion模型，其中MacStudio(M1Ultra,64-coreGPU)生成512*512的图像时间为

IT教程精选·2022-12-23 08:55

Panasonic Lumix DMC-LX5: A Point-and-Shoot With Strong Manual Controls

The10-megapixelLumixLX5backsupitsF2.0ultra-wide-anglezoomlens(three.8Xopticalzoom,24mmto95mm)withmanualcontrolsforeachstillshotsandmovie

iteye_777·2022-12-23 05:48

行业权威来揭秘，商用PC为什么首选12代酷睿

第12代酷睿处理器可以提供更卓越的性能，凭借架构先进性让商用台式机和笔记本电脑为用户带来更好的体验，帮助企业和员工效率倍增。

产业家·2022-12-23 04:42

将数据预处理嵌入AI模型的常见技巧

本文所有范例程序已开源：https://gitee.com/ppov-nuc/resnet_ov_ppp.git，并在基于第12代英特尔®酷睿™处理器的AI开发者套件上完成测试。以YOLOv5模型转换

英特尔边缘计算社区·2022-12-21 11:18

Ultra-high Resolution Image Segmentation via Locality-aware Context Fusion

极高图像语义分割。作者使用了一个高分辨率分割的pipeline，将原始的超高分辨率图像分成一块一块的用于局部分割，然后将局部的分割结果融合形成最终的高分辨率分割。方法：1：作者引入了一个局部感知上下文融合（LCF）用于处理局部块:2：作者提出了交替局部增强模块（ALE）去完善产生的结果。其中LCF模块用于研究局部快和上下文区域之间的关系，LCF块包含两步，局部感知上下文关系(LCC)，和多尺度上下

翰墨大人·2022-12-20 09:50

Ultra-Fast-Lane-Detection 制作自己的数据集并进行训练

几个不错的博客：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现by摇曳的树车道线检测模型笔记by小驴淘米666ultrafastlanedetection数据集制作by小王在线秃头（

是木对啊·2022-12-17 02:36

自行装机配置

2022年CPU天梯图（更新13代酷睿、锐龙7000）-知乎2022年显卡天梯图（更新4090、A770/A750）-知乎显卡：华硕显卡分级：华硕显卡系列定位价格DUAL雪豹丐版便宜实惠ATS巨齿鲨中端比

清风拂杨柳#·2022-12-14 15:06

三星手机忘记密码如何恢复出厂设置

手机型号GalaxyS21Ultra5G操作步骤同时按住【关机键】+【音量下键】，长按7秒后重启；屏幕熄灭后同时按住【关机键】+【音量上键】，进入恢复模式界面后，同时松开按键；进入【wipedata/factoryreset

CS科研GO·2022-12-10 23:30

Ultra Edit中编辑并一键运行Ansys命令流

文章目录一、一键运行Ansys命令流（一）问题描述（二）实现效果（三）配置方法1.首先需确保电脑上需安装有python并将其添加至环境变量。2.创建.py文件3.在UltraEdit中进行配置4.功能测试5.配置快捷键二、代码高亮三、注释反注释附录结尾UltraEdit是一款功能强大的文本编辑器。在使用UE编辑Ansys的Apdl命令流时，通过一定的配置即可让你的使用体验提升数倍。一、一键运行An

Lzn_nzL·2022-12-09 00:29

双边网格学习一：2021cvpr《Ultra-High-Definition Image Dehazing via Multi-Guided Bilateral Learning》

目录背景方法总结背景众所周知，目前深度学习去雾方法速度方面一直是个痛点，难以达到效果和速度兼容。基于此，本论文设计了快速的去雾网络，网络基于双边网格，能够通过提取一种双边网格的数据结构对原始输入图像进行变换和增强，不仅能够恢复出不错的效果，而且在速度上具有一定的优势。上面是该去雾网络的主要架构图，核心采用双边网格，双边网格能够关注色彩突变的物体边界，并能够很好的关注于高频信息。可以看到非常地简洁，

Alocus_·2022-12-08 20:24

Ultra-Fast-Lane-Detection代码复现(车道线检测)

Ultra-Fast-Lane-Detectioncode:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection作者博客:https://zhuanlan.zhihu.com

Flying Stone·2022-12-07 07:52

Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification论文解读

注：个人理解，欢迎批评指正。TPAMI2022论文：https://arxiv.org/abs/2206.07389代码：跳转中...简介：现在模型主要把车道线检测认为是像素级分割问题。主要存在严重遮挡和极端光照条件。受益于人类感觉影响，车道线的以上问题可以通过上下文信息和全局信息来解决。受此启发，本文提出了一个全新的，简单的，有效的方法，快速的来解决这样富有挑战性的问题。首先，使用一系列混合an

易大飞·2022-12-07 07:51

【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（1）自定义数据集训练

引言笔者Ultra-Fast-Lane-Detection专栏链接导航：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（

摇曳的树·2022-12-07 07:21

【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（2）自定义模型测试

引言笔者Ultra-Fast-Lane-Detection专栏链接导航：【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection复现【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（

摇曳的树·2022-12-07 07:21

Ultra-Fast-Lane-Detection 复现

源码地址：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.117571数据集准备下载地址

Good@dz·2022-12-07 07:21

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据(1)

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据-1Ultra-Fast-Lane-Detection代码简读修改网络输入大小修改backboneUltra-Fast-Lane-Detection

qq_41669468·2022-12-07 07:51

Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection

摘要现代的车道检测方法主要把车道检测作为像素分割的问题，很难解决具有挑战性的场景和速度问题。受人类感知的启发，严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于背景信息和全局信息。基于这一观察，我们提出了一种新颖、简单而有效的公式，旨在实现极快的速度和具有挑战性的场景。具体地说，我们将车道检测的过程看作是一个使用全局特征的基于行的选择问题。在基于行选择的帮助下，我们的公式可以显著降低计算成本。在全局特征上

Good@dz·2022-12-07 07:51

ultra fast lane detection 用自己的数据集训练

目录制作数据集训练数据集测试模型效果训练过程主要参考官方项目的README.md文件和INSTALL.md文件本次使用Tusimple数据集格式进行训练制作数据集首先标注数据集，制作过程参照之前的博客，标注完成后分成训练集和测试集;制作数据集，这里参照官方指导进行,主要是生成分割图像;ForTusimple,thesegmentationannotationisnotprovided,hencew

小驴淘米666·2022-12-07 07:20

ultra fast lane detection 使用tensorRT加速预测（python+C++版本）

主要参考大神写的工具：https://github.com/KopiSoftware/TRT_Ultra_Fast_Lane_Detect目录环境安装转模型测试环境安装首先需要安装UFLD官方指导中要

小驴淘米666·2022-12-07 07:20

UFAST车道线检测 Ultra-Fast-Lane-Detection 从环境搭建到复现完成（二）

有问题请留言，回复不及时的话请加我小微帮你解答：Gala_zmh_521环境搭建与数据集下载上文已经处理过。开源数据集准备：Tusimple数据集的目录排列应如上所示，具体建立目录为在程序文件一级目录中建立TUSIMPLEROOT目录，如下：这个文件是展示文件存储内容的，最终我是在我的c盘里面运行的程序，这个无所谓，只要注意程序中路径正确就行，上图中多了一些txt文件是下面运行程序生成的，你整理数

m0_46364958·2022-12-07 07:19

ultra fast lane detection训练自己的数据集

哇，这个问题简直搞死我，一直报错，错误就是很经典的那一套，我懒得贴了，总而言之，就是说标签值不对。我认真阅读了作者的知乎回答他一直说标准分割数据集就可以训练我哪知道什么是标准分割数据集呢还有人一直说是二值标签但是其实不是哈不是二值标签大家知道语义分割训练的时候标签的像素是根据类别设置的比如背景是0，然后dog是1，cat是2…这个也是这么要求的这也是为什么我的程序一直跑不通的原因我认真研究了cul

小王在线秃头·2022-12-07 07:19

miivii域控制器(Xavier)实现TensorRT加速后的Ultra-Fast-Lane-Detection项目

TRT_ONNX2是神力模型转换工具链鸡汤哥知乎金天一、配置TRT_ONNX21、安装依赖（2020.09.30更新）昨天刷了JetPack4.4，很好用！只需要下载编译thor即可，其他依赖项原生满足。（1）TensorRT7(2020.09.29更新)TensorRT是深度学习推理(Inference)优化器，主要针对NVIDIAGPU，应用于模型部署、实际预测阶段。TensorRT通过分析深

cxhmike·2022-12-07 07:49

ultra fast lane detection读后感及使用情况（附训练好的模型及libtorch端代码）

ultrafastlanedetection提供了很好的源码，根据演示视频来看，效果似乎不赖，很有必要试一试该算法。一、基本情况作者知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787简单来说，作者认为卷积层形式的输出，导致局部感受野小，很明显车道线识别需要结合全局特征来分析。而全连接层形式的输出，运用了全局特征，也就没有感受野的问题。另外，作者把这个问题转化为了分类

qq_33782623·2022-12-07 07:49

英特尔游戏独显对标3060，13代酷睿主频首上6GHz，CEO基辛格：摩尔定律没有死！...

Alex发自凹非寺量子位|公众号QbitAI英特尔召开最新发布会，13代酷睿CPU与高端游戏独显同时亮相。

QbitAl·2022-12-05 10:11

（2020ECCV）超快速的结构感知深度车道检测论文+代码解读

可以直接看原作者的中文介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787官方源码：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection

Wincher_Fan·2022-12-02 02:33

Ultra-Fast-Lane-Detection方法测试自己的视频基于culane模型

Ultra-Fast-Lane-Detection方法测试自己的视频基于culane模型1.修改demo.py#-*-coding:GBK-*-importtorch,os,cv2frommodel.modelimportparsingNetfromutils.commonimportmerge_configfromutils.dist_utilsimportdist_printimporttor

小祥子ovo·2022-12-02 02:33

Ultra-Fast-Lane-Detection测试1920*1080视频

项目地址：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detectionissue中作者回答了很多训练数据集及检测其他视频的回答作者知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com

你倒是点菜啊·2022-12-02 02:28

Ultra fast lane detection 批量测试自己的图片

这部分我在网上找了很久，都没能找到，无奈只能自己改一下了。主要是修改demo.py的内容。没有直接修改源代码，而是修改了网上的测试自己的视频的代码其实demo.py的思想很简单就是先将视频截取成图片，然后进行预测，将预测出来是图片再合成视频。所以修改的思路就是，直接输入图片，然后直接保存预测后的图片。修改test_path(需要测试的图片的路径)和path(图片保存路径)就可以用了。删除线格式经过

小王在线秃头·2022-12-02 02:55

苹果也能做深度学习了！PyTorch宣布支持苹果M1芯片GPU加速：训练快6倍，推理提升21倍...

今年3月，苹果发布了其自研M1芯片的最终型号M1Ultra，它由1140亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。

风度78·2022-12-01 01:08

鲁大师2022半年报电脑排行：RTX 3090 Ti继任“卡皇”，顶级笔记本开始拼颜值！

网品天下·2022-11-26 21:13

香蕉派 BPI-M2 Ultra的缩小版-CoM-X40I核心板

香蕉派BPI-M2Ultra是业内大名鼎鼎的单板计算机，它采用全志R40/A40I芯片开发，支持板载Wifi与蓝牙，支持SATA接口，可以直接接硬盘。

szembed·2022-11-25 23:14

香蕉派 Banana Pi BPI-M2 Ultra 四核全志 A40i 开源硬件开发板

BPIM2Ultra四核计算机，注意：电源需另拍5V2ADC圆孔电源！！！产品介绍:香蕉派BPI-M2Ultra四核单板计算机采用全志R40芯片开发。

Wendy_BananaPi·2022-11-25 23:35

Celebrates ultra thinks Hua Ke and center the petrochemistry group cooperation project approval

(Hereafterreferstoaspetrochemistrygroup)aftermorethanayearofdiligentlyChinesepetroleumchemicalindustrygrouptoconstructandtheconfirmationisin2007ofaoilpriceimportantactiontoforecasttheplatformbuildscom

Queenie_gu·2022-11-24 17:06

鲁大师 AIMARK 性能评测与 OpenVINO - 酷睿11代 i7 AI 性能

目录用鲁大师对两台电脑做一个评测对比：一台是Intel11代酷睿i7-1195G7的组装机，另一台是比较老的HPOMEN17游戏本，作为对比：Intel11代酷睿i7-1195G7在OpenVINO2022.1

小手智联老徐·2022-11-23 13:46

论文阅读笔记： (2022 TPAMI) Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification

文章看下来，可以理解为是专门为车道线任务设计的语义分割网络文章地址：https://arxiv.org/abs/2206.07389代码也开源了：GitHub-cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2

chaoqinyou·2022-11-23 13:02

三十六.智能驾驶之基于Structure-aware超快速车道线检测及ROS系统实践

原论文:UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection原github:Ultra-Fast-Lane-Detection在Ultra-Fast-Lane-Detection

okgwf·2022-11-23 04:35

12代酷睿AI开发者套件开箱体验！超强视觉AI开发底座

英特尔边缘计算社区·2022-11-22 18:42

Nanopore sequencing and assembly of a human genome with ultra-long reads

Nanoporesequencingandassemblyofahumangenomewithultra-longreadsMitenJain,SergeyKoren,[…]MatthewLooseNatureBiotechnologyvolume36,pages338–345(2018)Citethisarticle55kAccesses433Citations1509AltmetricMetr

wangchuang2017·2022-11-22 13:34

车道线检测论文Ultra-Fast-Lane-Detection-master代码复现过程

Ultra-Fast-Lane-Detection-master摘要：现代的车道检测方法主要将车道检测视为像素分割问题，难以解决具有挑战性的场景和速度问题。

小祥子ovo·2022-11-22 08:11

MV3D论文解析

MV3D论文解析论文链接：Multi-View3DObjectDetectionNetworkforAutonomousDriving(thecvf.com)原论文中的参考文献：《FRACTALNET:ULTRA-DEEPNEURALNETWORKSWITHOUTRESIDUALS

sky1_23·2022-11-22 04:29

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