inference 第19页

PaddleHub 视频人脸检测

，比ritinaface都差importtimeimportcv2importpaddlehubashub#将模型保存在test_program文件夹之中#module.processor.save_inference_model

ShellCollector·2020-07-16 00:22

A semi-supervised graph-based approach for text classification and inference

Themostbeautifulgraphyouhaveeverseen,courtesyofhttps://www.quora.com/Whats-the-most-beautiful-graph-you-have-ever-seen.Inthisarticle,Iwillwalkyouthroughthedetailsoftext-basedGraphConvolutionalNetwork(

张博208·2020-07-15 20:39

动手学习深度学习pytorch版——从零开始实现YOLOv1

从零开始实现YOLOv11.数据处理1.1数据集介绍1.2数据提取和转换1.3pytorch的Dataset类构造2.YOLOv1网络实现2.1Loss函数设计2.2网络结构实现3.开始训练啦4.网络预测(Inference

lavendelion·2020-07-15 16:58

动手学习深度学习keras版——从零开始实现Vnet 2D版

Vnet2D版1.数据处理1.1数据集介绍1.2数据提取和转换1.3Keras的数据生成器(generator)构造2.Vnet2D版网络实现2.1Loss函数设计2.2网络结构实现3.开始训练啦4.网络预测(inference

lavendelion·2020-07-15 16:57

jetson nano 踩坑记录之使用tensorrt与deepstream跑yolov3模型

还是官方教程靠谱https://forums.developer.nvidia.com/t/deep-learning-inference-benchmarking-instructions/73291

江湖夜雨十年灯。。。·2020-07-15 10:03

贝叶斯统计推断_统计推断对决：频繁主义者与贝叶斯主义者

杜博维科夫(KirillDubovikov)统计推断对决：频繁主义者与贝叶斯主义者(StatisticalInferenceShowdown:TheFrequentistsVSTheBayesians)推理(Inference

cumi7754·2020-07-15 07:10

使用 tensorflow object detection api重新训练模型，将模型应用于部署在jetson nano的英伟达开源项目jetson-inference实现实时物体检测

使用tensorflowobjectdetectionapi重新训练模型，将模型应用于部署在jetsonnano的英伟达开源项目jetson-inference实现实时物体检测以下的模型基于ssd_mobilenet_v2

Jacinthewyf·2020-07-15 07:40

C++_2019-04-04_机器视觉——Opencv4——调用深度学习模型Faster_RCNN / SSD

第一：tensorflow：转换模型为bp文件pythonexport_inference_graph.py--input_typeimage_tensor--pipeline_config_path.

DONG_LIN_2019·2020-07-15 06:53

pyinstaller打包tensorflow文件

tensorflow3.5，因此pyinstaller要安装于此，在cmd中输入如下，即可安装成功activatetensorflow3.5pipinstallpyinstaller使用例如我的要打包inference_RS_CMD.py

Mr_health·2020-07-14 05:40

在Jetson nano上编译paddle（带TensorRT）并跑通Paddle-Inference-Demo

---------------------------------分割线---------------缘由：在官方的Paddle-Inference-Demo中，建议Paddle版本>=1.7。

·空感自诩”·2020-07-14 00:45

【实例分割_SOLOv1】SOLO: Segmenting Objects by Locations_2019

3.1.1Semanticcategory3.1.2InstanceMask3.2NetworkArchitecture3.3SOLOlearning3.3.1LabelAssignment3.3.2LossFunction3.4Inference

呆呆的猫·2020-07-13 06:20

深度模型部署

先看我的测试结果是这样的**一intel系列openvinoopencv二nvidiadGPU/jetsontensorRT编译安装demo测试量化训练deepstream/jetsonjetson-inference

慕一Chambers·2020-07-12 20:59

【Tensorflow踩过的坑儿】pb转pbtxt

='F:/tensorflow_object_detection/object_detection_12_29/pd_model/mask_rcnn_inception_v2_coco/frozen_inference_graph.pb

zhongchaoplus·2020-07-12 20:59

使用Alexnet训练自己的数据集

获得了成就感，今天我又一次在原来的基础上，改写了网络模型，现在我可以在Alexnet上运行自己的网络结构了，Alexnet的网络结构数据预处理和之前的都一样，可以参考上一篇的模型，下面的这篇模型直接改写网络的inference

沙雅云·2020-07-12 19:36

Tensorflow C++ 编译和调用图模型

工具简介最近在研究如何打通tensorflow线下python的脚本训练建模,利用freeze_graph工具输出.pb图文件，之后再线上生产环境用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作，而不需要用自己写的Inference

rockingdingo·2020-07-11 22:14

目标检测tricks:Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

本文中，我们研究通用的模型微调技巧，使得在不牺牲inference速度的前提下，

告白少年·2020-07-11 21:22

TensorFlow 对象检测 API 教程5

一.将检查点模型（.ckpt）保存为.pb文件回到TensorFlow对象检测文件夹，并将export_inference_graph.py

种子选手·2020-07-11 17:00

TRAINING AND INFERENCE WITH INTEGERS IN DEEP NEURAL NETWORKS

本篇文章主要创新点在于不仅仅提供了对activation和weights的量化，还通过同样的方式，对gradient和error进行了量化。将模型的量化做的更加深入。这篇文章主要分为两块，第一块是知识铺垫，第二块是四个量化知识铺垫MACs（矩阵乘法）会导致量化bit增加K指量化的bit数。这个图比较难理解的地方在于右边。[kE+kA−1][k_{E}+k_{A}-1][kE+kA−1]和[kE+k

许多天的rua·2020-07-11 15:33

Pytorch踩坑记录——model.eval() torch.no_grad()

最近在写代码时遇到一个问题，原本训练好的模型，加载进来进行inference准确率直接掉了5个点，尼玛，这简直不能忍啊～本菜鸡下意识地感知到我肯定又在哪里写了bug了～～～于是开始到处排查，从modelload

shishi_m037192554·2020-07-11 12:20

[ACL2019 Best Paper] Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation

ACL2019BestLongPaper解读：目的：解决训练数据的TeacherForcing问题训练时使用trueground数据，而推断时使用预测结果作为上文，在训练时会造成overcorrection（同义词结果被过度矫正）提出在训练时不仅仅使用truegroundlabel，还会结合oracleword作为上下文，结构如下：在原始NTM的基础上，在j时，输入j-1不再仅仅使用truegro

iling5·2020-07-11 08:29

论文笔记：Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation

Motivation1.训练过程中基于groundtruth进行预测，但推理过程中，整个句子都由模型生成，predictedwords被fed到模型，可能会造成错误积累。2.过度纠正问题。Methodoracleword:预测词中的groundtruth（要自己选出来）yj−1oracle与yj−1∗y^{oracle}_{j-1}与y^*_{j-1}yj−1oracle与yj−1∗应该要相似或者

Xiao_yanling·2020-07-11 00:04

Pytorch: Training a Classifier (四)

这个还是官网tutorial上的一个例子，还是非常有意思的，感觉搭建网络不用一开始就上大数据集，可以先用小数据集进行简单训练和inference，为啥呢？

Felaim·2020-07-10 21:39

TF之TFOD-API：基于tensorflow框架利用TFOD-API脚本文件将YoloV3训练好的.ckpt模型文件转换为推理时采用的.pb文件

TF之TFOD-API：基于tensorflow框架利用TFOD-API脚本文件将YoloV3训练好的.ckpt模型文件转换为推理时采用的frozen_inference_graph.pb文件目录导出前后文件结果输出结果记录导出前后文件结果输出结果记录

一个处女座的程序猿·2020-07-10 18:12

Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation翻译

BridgingtheGapbetweenTrainingandInferenceforNeuralMachineTranslation翻译原文链接：https://arxiv.org/abs/1906.02448摘要神经机器翻译（NMT）以根据上下文词生成下一个词的方式顺序生成目标词序列。在训练时，它根据真实（这里及下文的真实都是指训练集中真实的译文句子）上下文进行预测，而在推理时，它必须从头开

boywaiter·2020-07-10 16:53

tensorflow特征图可视化

代码是基于《实战GOOGLE深度学习框架》书中手写数字识别的示例，做了一些修改inference函数最后的返回处加上某一层，比如conv1修改train函数中y=inference()a,b,c,d,e

小帆97·2020-07-10 10:45

【TensorFlow系列】【五】利用inception v3 pb模型文件做预测

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>本文介绍如何利用imagenet比赛上训练好的inceptionv3冻结的pb模型进行inference。1.下载inceptionv3pb文件。

weixin_33805992·2020-07-10 07:45

python/c++读/存16bit图像 tensorflow--different inference result in python/c++

以前python下训练、验证模型，工程化到C++验证结果与python下一致。这次python下重新搭建训练模型、验证模型，没问题，结果是正确的。但是当工程化到c++时发现c++结果不正确且与python下验证结果不一致。python下训练代码部分如下：可以看到是采用decode_png方式读取图片数据defget_batch(image,label,image_W,image_H,batch_s

元气少女缘结神·2020-07-10 06:57

tf.Graph.finalize()使用

g=tf.Graph()withg.as_default():model=inference_wrapper.Inference

AI剑客·2020-07-10 00:50

定义前向传播模块 - inference

应要求，贴上inference模块供大家参考。里面的网络结构可以自己定义。分离inference模块，有利于程序的可读性和操作性。高内聚，低耦合？

Sincky丶·2020-07-09 20:51

贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(4)

贝叶斯网络的推理（inference）(1)推理问题在了解如何构造贝叶斯网络之后，下面我们考虑如何利用贝叶斯网络来进行推理。

junli_chen·2020-07-09 18:44

pytorch可视化 resnet50特征图

：https://blog.csdn.net/u012435142/article/details/84711978Python可视化resnet50所有层特征图使用pytorch中预训练模型,在网络inference

ShellCollector·2020-07-09 18:23

Not All Ops Are Created Equal!

，以前大家手工设计网络结构的时候，都是尽量在减少模型的计算量和模型参数量，认为计算量和参数量小的模型inference的效率就一定高。其实不然，首先我们要明确设计轻量级网络的最终的目的是什么？

月臻·2020-07-09 16:50

SCENIC—Single Cell rEgulatory Network Inference and Clustering

SCENIC是一种基于单细胞RNA-seq数据推断基因调控网络及其相关细胞状态的工具这里介绍的步骤方法是针对在R环境中（GENIE3），主要是GENIE3/GRNBoost这两种方法的选择，数据量大的推荐使用GRNBoost（inPython），参考https://www.jianshu.com/p/eccfe2d1b2c7SCENIC分析步骤：建立基因调控网络根据每个转录因子的共表达确定它的潜在

五谷吃不完了·2020-07-09 05:38

TenSorRT部署运行yolov3

本例子展示一个完整的ONNX的pipline，在tensorrt5.0的ONNX-TensorRT基础上，基于Yolov3-608网络进行inference，包含预处理和后处理。

慕思侣·2020-07-08 11:54

pointRCNN 3d框点云和图像可视化

由于pointRCNN源码的训练和inference很详细，但是没有可视化的代码，本文介绍其3d框结果的可视化方法1.跑通pointRCNNhttps://github.com/sshaoshuai/PointRCNNpointRCNN

tiatiatiatia·2020-07-08 07:10

pytorch框架下faster rcnn使用softnms

pytorchfasterrcnnsoftnmsfrcnn使用softnms方法一：pytorch复现版本的cpu版softnms（本方法可以跑通）0.首先overview一波：inference共有两处用到

tiatiatiatia·2020-07-08 07:10

论文笔记：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

：能够实现低成本的训练（只用1张卡）验证了训练&预测过程中的一些trickBagofFreebiesBagofFreebies指的是通过更好的训练方式来得到性能的提升，而这种训练方式不会对模型的预测(inference

Richard_Che·2020-07-08 04:01

nvidia jetson 开发板运行 jetson-inference 出现问题的终极解决办法

nvidiajetson开发板运行jetson-inference出现问题的终极解决办法感觉国内的网gitclonejetson-inference到jetsonTX2（TX1类似）后，进行cmake后会出一个较大的问题

worthsen·2020-07-08 00:05

pytorch文件名详解

模型定义数据处理和加载训练模型（Train&Validate）训练过程的可视化测试（Test/Inference）checkpoints/：用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练

枫尘淡默·2020-07-07 21:17

Quantization and Training of Neural Networks for Efﬁcient Integer-Arithmetic-Only Inference

摘要作者提出了一种只使用整数运算的quantization方式，比起floatpoint运算效率更高。同时提出了一种相应的训练方式来保证quantization之后的准确率。这篇文章的方法提升了accuracy和on-devicelatency之间的tradeoff，并且可以在MobileNets上使用。1introduction作者总结了目前有效将庞大的神经网络应用在资源更为有限的移动端设备上的

holmosaint·2020-07-07 09:06

【剁手系列】Jetson Nano（四）跑通jetson-inference

这篇文章介绍怎么安装英伟达的AI学习库Jetson-Inference（一）下载jetson-inference剩下的过程就比较简单了。

destiny1679·2020-07-07 06:17

解构与复原：望月新一与他的证明

“fukugen復原”在伊万·费先科（IvanFesenko）的“科普”文章里提到，在关于望月新一证明的讨论中，有一个词经常被提到，就是“復原”（链接：http://inference-review.com

算法与数学之美·2020-07-06 21:30

NVIDIA Jetson Xavier NX 实现官方Jeston-inference深度学习样例

一、jetson-inference相关项目组件的下载首先附上官方提供的jetson_inference项目文件的Github仓库地址，大家可以自行前往下载jetson-inference下载地址：https

zbb297918657·2020-07-06 20:30

windows 编译 MNN 阿里inference框架

环境：windows764位，cmake3.15.3，vs2015，ninja（码云）MNN版本（最新的我没有编译成功，用了0.2.1.0）第一步：因为我没有ninja，所以先编译，（需要提前安装过python，加入环境变量），参照了这篇文章，简单说一下1、打开powershell，cd到ninja根目录2、输入"C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio

smart_well_·2020-07-06 19:09

Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文笔记

论文阅读https://arxiv.org/abs/1707.06168总结利用channelpruning实现网络inference过程中的加速，预训练模型上剪枝，包括两个步骤（1）LASSOregressionbasedchannelselection

yimiyangguang1994·2020-07-06 10:52

OpenVINO快速入门

工具套件全称是OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现神经网络模型优化和推理计算(Inference

LabVIEW_Python·2020-07-06 09:29

TensorRT Inference过程详解

TensorRT可实现深度学习网络数倍的加速，特别是在嵌入式设备TX2上。TensorRT引擎和加速原理简介请查看https://blog.csdn.net/xh_hit/article/details/79769599。本文以caffe模型为例对其推断过程进行分析。整体推断过程分为build、serialize、deserialize和run四个阶段。首先是build和序列化阶段代码如下：voi

正午之阳·2020-07-06 08:52

TensorFlow实战——MNIST最佳实践样例程序

重构之后的代码将会被拆成3个程序，第一个是mnist_inference.py，它定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数。第二个是mnist_train.py，它定义了神经网络的训练过程。

紫翼翊影·2020-07-06 07:21

TensorRT(1)--8-bit Inference

TensorRTBuildPhaseTensorRT需要三个文件去部署神经网络，其分别为：网络结构文件(deploy.prototxt)训练好的网络权值(net.caffemodel)每一个输出类别对应的标签文件8-bitInferencewithTensorRT基本介绍在其他条件相同的情况下，使用8-bit的数据格式来进行网络权值以及激活值的表示，随着batch_size的不同，其运算速度可以快

williamyi96·2020-07-06 07:33

TensorFlow实战（二）——MNIST手写数字识别最佳实践

本文的代码将会被拆成3个程序，第一个是mnist_inference.py，它定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数。第

行歌er·2020-07-06 03:43

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