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概率图模型中的贝叶斯网络

ゞ随性·2022-11-30 23:12

飞桨领航团AI达人创造营4-在Jetson Nano上基于python部署Paddle Inference（硬件部署）

在JetsonNano上基于python部署PaddleInference（硬件部署）一、准备好一块新鲜出炉的Jetsonnano，并配好基础的开发环境1.基础配置方法直接参考我多年来总结的保姆式基础配置方案，只花2小时就能实现开机自连wifi，远程桌面随时访问，废话不多说，直接上车！Jetson系列——Ubuntu18.04版本基础配置（换源、远程桌面、开机自连WIFi）二、安装PaddlePa

msj905·2022-11-30 16:17

Jetson系列——基于python API部署Paddle Inference GPU预测库（2.1.1）

已测试通过的硬件平台：JetsonnanoJetsonXavierNXJetsonXavierAGX已测试通过的系统环境：JetPack4.4JetPack4.5文章目录一、安装PaddlePaddle1.直接下载编译好的Python预测库下载地址下载2.安装whl3.测试（3）报错问题解决二、测试PaddleInference1.环境准备2.测试跑通GPU预测模型3.报错解决（1）运行demo过

Irving.Gao·2022-11-30 16:46

Paddleserving服务化部署 tensorrt报错， shape of trt subgraph is [-1,-1,768],

PaddlePaddle/Serving/blob/v0.9.0/doc/TensorRT_Dynamic_Shape_CN.mdhttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Inference-Demo

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-30 16:15

[深度学习][jetson]paddleocr的python部署在jetson上使用tensorrt报错nvalidArgumentError: The input [x] shape

(at/paddle/paddle/fluid/inference/tensorr

FL1623863129·2022-11-30 16:08

论文：Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection通过划块的方式进行小目标检测

SlicingAidedHyperInferenceandFine-tuningforSmallObjectDetection通过划块的方式进行小目标检测1、看一下过程和最终效果1.1、看一下slicing的pitch效果1.2、slicing结合Yolov5最终效果2、论文详解SlicingAidedHyperInference(SAHI)2.1、SlicingAidedFine-tuning(

☞源仔·2022-11-30 05:53

小目标检测改进拆分拼接

小目标Trick论文链接：https://paperswithcode.com/paper/slicing-aided-hyper-inference-and-fine-tuning代码链接：https

AI视觉网奇·2022-11-30 05:47

[论文笔记]Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference-CVPR 2019

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference1.IntroMulti-viewstereo(MVS)目标是根据多角度图像以及校准的相机，恢复出三维场景。新的机器学习(learned)方法在MVS中相比传统方法表现出色。然而在大多数learnedMVS方法中，由于costvolumeregularization严重消耗

War Children·2022-11-30 01:08

【论文简述】Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、GRU、深度学习、CNN、分类5.探索动机：绝大多数基于学习的方法都基于代价空间正则化来进行训练和预测。但基于3D卷积的方式对于计算资源的消耗巨大，此外基于八叉树的OctNet和O-Net、基于分治策略的DeepMVS以及SurfaceNet也都面领着精度或速度的问题

华科附小第一名·2022-11-30 01:01

隐马尔可夫模型（算法流程&实例演示）

隐马尔可夫模型的Inference问题一共五个，涉及的算法有前向算法、后向算法和Viterbi算法，Learning问题涉及的算法是EM算法。

整得咔咔响·2022-11-29 20:54

paddleocr 使用教程

落花逐流水·2022-11-29 12:47

mask rcnn pytorch 源码分析三

_predict分析def_predict(self,molded_images,proposal_count,mode='training',gt=None):ifmodenotin['inference

jyfwinner·2022-11-28 15:58

PaddleOCR转ONNX

1、环境：pipinstallpaddle2onnxWindows10下PaddleOCR可以正常inference，然后转存为onnx模型进行推理加速。

AI视觉网奇·2022-11-28 13:34

tensorRT：入门

TensorRT简介tensorRT的核心是c++运行库，这个运行库能大大提高网络在gpu上的推理(inference)速度。

weixin_36049506·2022-11-28 12:54

Tensorflow lite android源码中编译集成

但是，tensoflowmobile的libtensorflow_inference.so有19MB，load到内存里以后，会占用较多的内存。。。

Ritter_Liu·2022-11-28 07:25

TensorFlow Lite相关实现: On-Device Neural Net Inference with Mobile GPUs

http://arxiv-ai.com/discuss?id=1907.01989由于其较低的延迟和增加的隐私，因此期望用于移动电话的机器学习模型的设备上推断。然而，由于有限的计算能力，热约束和能量消耗，仅在移动CPU上运行这样的计算密集型任务可能是困难的。应用程序开发人员和研究人员已开始利用硬件加速器来克服这些挑战。最近，设备制造商正在使用神经处理单元进入高端手机进行设备推断，但这只占手持设备的

xiexiecn·2022-11-28 05:52

JointDNN: An Effificient Training and Inference Engine for Intelligent Mobile Cloud Computing Servic

题目：JointDNN:AnEffificientTrainingandInferenceEngineforIntelligentMobileCloudComputingServicesJointDNN：一个高效的智能移动云计算服务的训练和推理引擎作者：AmirErfanEshratifar,MohammadSaeedAbrishami,andMassoudPedram摘要：Deeplearnin

溪冷酱的头秃日常·2022-11-28 05:51

On-Device Neural Net Inference with Mobile GPUs

On-DeviceNeuralNetInferencewithMobileGPUsJuhyunLee,NikolayChirkov,EkaterinaIgnasheva,YuryPisarchyk,MoganShieh,FabioRiccardi,RamanSarokin,AndreiKulik,MatthiasGrundmann1600AmphitheatrePkwy,MountainView,

Yongqiang Cheng·2022-11-28 04:12

FlowNet2在ubuntu18.04上机运行实战

客之美我者·2022-11-27 23:45

机器学习笔记之贝叶斯线性回归(二)推断任务推导过程

回顾：贝叶斯线性回归——推断任务贝叶斯线性回归中的推断任务(Inference)本质上是求解模型参数W\mathcalWW的后验概率结果P(W∣Data)\mathcalP(\mathcalW\midData

静静的喝酒·2022-11-27 21:32

[论文评析]AdaptivePose: Human Parts as Adaptive Points，AAAI 2022

BodyRepresentationAdaptivePosePartPerceptionModuleEnhancedCenter-awareBranchTwo-hopRegressionBranchLossfunction推理Inference

MasterQKK 被注册·2022-11-27 17:54

基于PaddleOCR解决文本检测训练模型与inference模型预测效果不一致的问题

目的此类问题出现较多，问题多是trainedmodel预测时候的预处理、后处理参数和inferencemodel预测的时候的预处理、后处理参数不一致导致的。官方DBnet检测模型提供的yml文件自行训练时候需要进行相应的修改才可以训练模型训练。解决一、根据官方说明进行调整官方这块也有说明:PaddleOCR/detection.mdatrelease/2.5·PaddlePaddle/Paddle

番茄小能手·2022-11-27 13:04

python 视频存储

/host1.mp4")'''视频保存设置'''out='inference/video'#视频保存目录p=time.strftime('%Y-%m-%d-%H_%M_%S',time.localtime

Yang_4881002·2022-11-27 00:02

人工智能的未来———因果推理：Causal Inference: What If Chapter3 OBSERVATIONAL STUDIES 文章解读

目录Chapter3OBSERVATIONALSTUDIES3.1Identifiabilityconditions1、观察性研究和随机对照实验2、观察性研究中治疗和结果之间的关联3、将观察性研究概念化为条件随机实验满足条件

编程贝多芬·2022-11-26 18:16

The Seven Tools of Causal Inference with Reflections on Machine Learning 文章解读

目录THETHREELAYERCAUSALHIERARCHY.4THESEVENTOOLSOFCAUSALINFERENCE(ORWHATYOUCANDOWITHACAUSALMODELTHATYOUCOULDNOTDOWITHOUT?)7Tool1:EncodingCausalAssumptions–TransparencyandTestability.10Tool2:Do-calculusan

编程贝多芬·2022-11-26 18:44

『paddle』paddleclas 学习笔记：模型推理

基于Python预测引擎推理一、训练模型转inference模型1.1特征提取模型转inference模型1.2分类模型转inference模型二、主体检测模型推理三、特征提取模型推理四、主体检测、特征提取和向量检索串联

libo-coder·2022-11-26 17:15

【PaddlePaddle2.1】 PaddleX 支持PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleClas模型部署

配置：PaddlePaddle-gpu2.1paddleX(github分支deploykit)cpu_avx_mklpaddle_inference.zip(预测库(2.1.0版本))opencv3.4.6Windows

ch_ccc·2022-11-26 17:09

【Triton inference server】torch模型配置

Tritoninferenceserver中的torch模型配置通常来说，使用Triton的时候更推荐使用Onnx模型进行推理，容错性更高。若想使用torch模型则需要将模型转换为torchscript格式。模型配置文件示例name:"model_torchscript"platform:"pytorch_libtorch"max_batch_size:0input[{name:"INPUT__0

叶九牧·2022-11-26 13:13

机器学习-白板推导-系列（九）笔记：概率图模型: 贝叶斯网络/马尔可夫随机场/推断/道德图/因子图

1.2概率图简介1.2.1表示1.2.2推断1.2.3学习1.2.4决策1.3图2贝叶斯网络2.1条件独立性2.2D-Seperation2.3具体模型3马尔可夫随机场3.1条件独立性3.2因子分解4Inference4.1

流动的风与雪·2022-11-26 07:51

Yolov5 Torchscript + Batch + 多GPU推理

yolov5工程目录下执行如下命令导出torchscript模型pythonmodels/export.py--weightsweights/yolov5m.pt2.Yolov5推理类classYolov5Inference

洪流之源·2022-11-25 18:20

【模型推理加速系列】04：BERT加速方案对比 TorchScript vs. ONNX

TorchScriptJITTorchScript示例代码推理速度评测CPUGPU附录简介本文以BERT-base的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX和TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference

JasonLiu1919·2022-11-25 18:49

【模型推理加速系列】05: 推理加速格式TorchScript简介及其应用

简介本文紧接前文：模型推理加速系列｜04：BERT模型推理加速TorchScriptvs.ONNX实验结果：在动态文本长度且大batchsize的场景下，TorchScript格式的inference性能具有一定优越性

JasonLiu1919·2022-11-25 18:18

贝叶斯回归

具体来说，贝叶斯回归有两大任务，参数估计(Inference)和预测(Prediction)，接下来我们就来仔细分析一下贝叶斯回归的具体做法。

lzk_nus·2022-11-25 15:26

8在线 form girls_使用Redis加速深度学习模型的在线预测

在NLP领域，一系列预训练模型大放异彩，模型动辄几十上百兆，inference的时长也是水涨船高。一方面，合理的模型剪枝或蒸馏，可以加速预测速度。

黄浴·2022-11-25 14:26

【Bug】FlowNet2进行推理，报错IndexError: list index out of range

在进行FlowNet2推理时，出现IndexError:listindexoutofrange错误在命令行输入类似命令时：pythonmain.py--inference--modelFlowNet2-

努力的袁·2022-11-25 09:32

论文笔记：RepVGG Making VGG-style ConvNets Great Again

它使用重参数化技巧，能够让模型推理(inference)速度大幅提升。并取得SOTA性能。VGG是一种经典的卷积神经网络。只堆叠卷积、ReLU、池化操作就在图像识别领域获得巨大成就。

Aerozeor·2022-11-25 09:45

论文导读 | Recurrent Event Network: Global Structure Inference over Temporal Knowledge Graph

作者：北京大学李荆编者按本文介绍一篇ICLR-RLGM2019的文章，由WoojeongJin,HeJiang,MengQu,TongChen,ChanglinZhang,PedroSzekely,XiangRen.所著。该工作主要聚焦于时序性的，多关系的图数据结构（e.g.时序知识图谱）。本文提出RE-NET模型，对时序知识图谱进行序列性的全局结构推理，以此来预测未来时刻的事件发生。RE-NET

PKUMOD·2022-11-25 08:20

CenterNet:Objects as Points论文阅读笔记

CenterNet论文阅读笔记（一）Title（二）Summary（三）ResearchObjective（四）ProblemStatement（五）Method5.1LossFuction5.2网络架构和inference5.2.1

不知道叫啥好一点·2022-11-25 08:54

windows 下使用 c++ 调用 tensorflow(msvc/mingw) 进行 model inference

目录windows下使用c++调用tensorflow(msvc/mingw)进行modelinference一、背景二、模型固化为pb文件三、使用c++调用tensorflow1.编译c++版tensorflow2.msvc调用tensorflow3.mingw调用tensorflowa.把modelinference封装为dllb.制作mingw可链接的.a文件windows下使用c++调用t

qq_35742456·2022-11-25 07:58

人脸检测识别-python库包or开源项目(仅CPU)

目录0.前提1.人脸的python库包or开源项目2.windows上安装教程3.样例代码0.前提不是所有人都有GPU，因此这篇文章探索的是笔记本CPU就可以inference的程序；而且鉴于很多人对C

LEILEI18A·2022-11-25 02:26

【论文简述及翻译】MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo（ECCV 2018）

一、论文简述1.第一作者：YaoYao2.发表年份：2018Oral3.发表期刊：ECCV4.关键词：MVS、端到端网络、代价体、深度图、可微分单应变换5.探索动机：传统方法存在一些常见的局限性，很难处理场景的低纹理、高光和反射区域，从而导致重不完全建。基于体的学习方法，如SurfaceNet和LSM网络由于体表示的缺点，只能进行小规模的重建。6.工作目标：是否可以将学习的两视图立体视觉的思路扩展

华科附小第一名·2022-11-25 02:51

onnx、openvino和mnn推理速度对比

推理速度这里进行对比一下模型使用的python版openvino使用这篇文章onnx文件注意：这里使用的mnn和onnx文件均未量化等操作，是直接转换而来的，都是直接进行读取的对比代码如下：fromopenvino.inference_engineimportIECoreimportonnxruntimeimportMNNimportn

喝粥也会胖的唐僧·2022-11-25 02:49

mmdetection结果可视化

importosfrommmdet.apisimportinit_detector,inference_detectorconfig_file='/home/lgh/Desktop/ours/config.py'checkpoint_file

ldtxinkai·2022-11-25 00:45

PaddlePaddle、Paddle Lite、Paddle Inference、FleetX

一、飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架（本地训练学习推理）飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业应用需求，拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。二、PaddleLite（跨

花开花落的个人博客·2022-11-24 22:36

YOLOV5实现目标检测后先验框裁剪

Time:2022/9/1220:00#@Function:图片裁剪defcaijian():#仅支持JPEG,PNG,JPG格式图片path="/root/cxc/python/yolov5-3.1/inference

阿狗哲哲·2022-11-24 17:44

with torch.no_grad(): 可显著减少显存占用

开始以为是因为用了全图（1920x1080略大）进行inference。

judgechen1997·2022-11-24 15:19

[python][原创]将yolov7检测封装成类几句代码调用

yolov7-tiny.pt'detector=Yolov7Manager(weights=weights)img=cv2.imread('D:/test.jpg')result_list=detector.inference_image

FL1623863129·2022-11-24 09:02

Paddle Inference C++ 依赖库安装(Windows)

PaddleInferenceC++依赖库安装1.环境准备2.下载安装库3.设置环境变量4.VSC++项目配置 PaddleInference是飞桨的原生推理库，提供服务器端的高性能推理能力。由于PaddleInference能力直接基于飞桨的训练算子，因此它支持飞桨训练出的所有模型的推理。PaddleInference功能特性丰富，性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高

爱码一万年·2022-11-24 07:27

文献精读——（第十七篇）YoLo

目录前言一、Abstract（概括）二、Introduction（介绍）三、UnifiedDetection（统一检测）1、NetworkDesign（网络设计）2、Training（训练）3、Inference

我学数学我骄傲·2022-11-24 00:31

window10+paddleseg+C++部署

部署环境：VS2019+cuda10.2+cmake3.17.0v2.0.0参考兼容并包的PaddleX-Inference部署方式按照官方步骤基于PaddleInference的推理-Windows环境编译下载

Vertira·2022-11-23 17:05

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