inference 第5页

YOLOv5 如何计算并打印 FPS

batch-size=1,FPS=1000ms/(0.3+11.9+1.0)pre-process：图像预处理时间，包括图像保持长宽比缩放和padding填充，通道变换（HWC->CHW）和升维处理等；inference

701044·2023-08-31 08:50

【Kaggle】Stable Diffusion - Image to Prompts竞赛代码初步理解

文章目录一、前言二、导包三、加载预训练的OFA模型四、模型EDA五、Inference六、安装并导入所有依赖项七、设置配置八、加载示例提交九、Buildindexfromimages十、CLIPinterrogatortool10.1DefineCLIPinterrogatorconfig10.2DefineBLIPmodel10.3DefineCLIPmodel10.4CreateCLIPint

旅途中的宽~·2023-08-29 14:21

多项分布的指数分布族形式的一个小坑

在徐老师课件里（(part-4)Variational-Inference-for-LDA_哔哩哔哩_bilibili）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partitionfunction

ElienC·2023-08-29 02:41

Triton Inference Server

githubaddressinstallmodelanalysisyolov4性能分析例子中文博客介绍关于服务器延迟，并发性，并发度，吞吐量经典讲解clientpyexamples用于模型仓库管理，性能测试工具1、性能监测，优化ModelAnalyzersection帮助你了解model的GPU内存使用率—youcandecidehowtorunmultipemodelsonasingleGPU.

The Straggling Crow·2023-08-28 19:15

基于知识引入的情感分析研究综述

1.引文情感分析知识当training数据不足以覆盖inference阶段遇到的特征时，是标注更多的数据还是利用现有外部知识充当监督信号？

柴神·2023-08-28 00:04

6.跑一下Triton官方教程

1.模型部署首先拉取官方示例代码gitclone--recursivehttps://github.com/triton-inference-server/tutorials.gitcdtutorials

qq_38196982·2023-08-27 01:02

《Few-Shot Learning With Graph Neural Networks》解读

文献地址：https://arxiv.org/abs/1711.04043摘要思想：使用inferenceprism来研究小样本问题说明：inference是基于部分观察到的图模型，该图模型是由一系列的输入图像构建得到的

墨染青clothing·2023-08-25 22:47

PaddlePaddle——问题解决：使用Python multiprocessing时报错：CUDA error(3), initialization error.

报错详情报错代码frompaddle.inferenceimportPrecisionTypefromPaddleDetection_Inference_LibimportPaddle_inference

Irving.Gao·2023-08-23 18:00

stable diffusion webui 参数详解

--config：用于构建模型的配置文件路径，默认为"configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml"。

冰峰雪岭·2023-08-22 14:51

基于知识蒸馏的两阶段去雨、雪、雾算法调试记录

前言该项目的介绍可以参考博主这篇博文：基于知识蒸馏的去雪、去雾、去雨算法调试过程该项目中inference.py可以直接使用，只要将student的权重文件放入即可，博主实验过其去噪后的结果，貌似是变清晰了一点

彭祥.·2023-08-21 11:55

2023“钉耙编程”联赛 Day 3 L 题 Inference 题解

原题描述给定mmm个特征，你想基于大量的数据,再通过Alice\text{Alice}Alice的前m−1m−1m−1个特征的值推断出她的最后一个特征的值。特征之间的关系可以表示为一个有向无环图，其中一个节点AAA指向一个节点BBB表示BBB是依赖于AAA的随机变量。下面的公式可以根据其他数据计算Alice\text{Alice}Alice的最后一个特征的值的概率，其中xix_ixi表示第iii个

DengDuckOI·2023-08-16 11:44

PyTorch翻译官网教程-FAST TRANSFORMER INFERENCE WITH BETTER TRANSFORMER

官网链接FastTransformerInferencewithBetterTransformer—PyTorchTutorials2.0.1+cu117documentation使用BETTERTRANSFORMER快速的推理TRANSFORMER本教程介绍了作为PyTorch1.12版本的一部分的BetterTransformer(BT)。在本教程中，我们将展示如何使用更好的Transform

poorCoder_·2023-08-13 13:36

PaddleClas的使用教程

环境搭建环境说明：环境要求1.1安装PaddlePaddle环境快速安装MacOS安装Window安装1.2安装PaddleClas环境克隆PaddleClas模型库安装python依赖库二、项目配置说明2.1配置inference

伟子男·2023-08-13 03:05

Tensorrt导出engine文件加密（Windows&C++版）

扯皮的话：为了优化模型的inference，TensorRT会根据网络的定义执行优化包括特定平台的优化并生成inferenceengine。

@会飞的毛毛虫·2023-08-12 15:46

request.post，json和data

`requests.post(url='http://xx.8.84.xx:8000/inference',json=data)`这个语句使用了`json`参数，它会自动将提供的Pyt

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-08-11 12:29

深度学习中训练、推理和验证分别都是什么意思

在深度学习中，推理（Inference）、训练（Training）和验证（Validation）是三个关键概念，它们分别表示了不同的阶段和任务：训练（Training）：训练是深度学习模型的初始阶段，其中模型通过学习数据的过程来逐步优化自己的参数

Env1sage·2023-08-11 02:23

LLM reasoners 入门实验 24点游戏

LLMreasonersBer666/llm-reasoners实验过程实验样例24games，examples/tot_game24，在inference.py中配置使用代理和openai的apikey

Melody2050·2023-08-06 13:15

简单易懂地理解变分推断(variational inference)

留作以后看不被遗忘（B站大佬）https://www.bilibili.com/video/BV1DW41167vr?p=2&vd_source=eb433c8780bdd700f49c6fc8e3bd0911也可以参考一下csdn的博客https://blog.csdn.net/u013602059/article/details/128133379

小宋加油啊·2023-08-05 18:05

opencv顺时针,逆时针旋转视频并保存视频

原视频代码importcv2#打开视频文件video=cv2.VideoCapture('inference/video/lianzhang.mp4')#获取原视频的宽度和高度width=int(video.get

computer_vision_chen·2023-07-31 17:24

因果推断深度学习工具箱 - Learning Decomposed Representation for Counterfactual Inference

文章名称LearningDecomposedRepresentationforCounterfactualInference核心要点沿袭了DR-CFR的思路，把covariates分解成confounder，Adjustment和instrument，准确的找出confounder，解决因为控制非confounder而带来的bias。作者通过分析因果图，利用随机变量（条件）独立性，并最大化Adju

processor4d·2023-07-30 11:23

第十二章：Tell Me Where to Look:Guided Attention Inference Network ——告诉我看哪里：引导注意力推断网络

0.摘要只使用粗略标签的弱监督学习可以通过反向传播梯度来获得深度神经网络的视觉解释，如注意力地图。这些注意力地图可以作为对象定位和语义分割等任务的先验知识。在一个常见的框架中，我们解决了以前方法中建模这些注意力地图的三个缺点：（1）首次将注意力地图作为端到端训练的明确且自然的组成部分，（2）直接在这些地图上提供自我指导，通过探索网络自身的监督来改善它们，（3）在使用弱监督和额外监督之间无缝地建立桥

Joney Feng·2023-07-28 03:41

使用openvino进行onnx的模型推理过程

cppintmain(){inference();return0;}main函数还是只执行了一个inference这里的link可以看到是使用了intel的tbb库，这个我们在之前讲到过TBB的并行模式

库达ZT·2023-07-27 15:54

深度学习论文: Q-YOLO: Efficient Inference for Real-time Object Detection及其PyTorch实现

深度学习论文:Q-YOLO:EfficientInferenceforReal-timeObjectDetection及其PyTorch实现Q-YOLO:EfficientInferenceforReal-timeObjectDetectionPDF:https://arxiv.org/pdf/2307.04816.pdfPyTorch代码:https://github.com/shanglian

mingo_敏·2023-07-27 12:09

【论文阅读】Feature Inference Attack on Shapley Values

摘要研究背景近年来，解释性机器学习逐渐成为一个热门的研究领域。解释性机器学习可以帮助我们理解机器学习模型是如何进行预测的，它可以提高模型的可信度和可解释性。Shapley值是一种解释机器学习模型预测结果的方法，它可以计算每个特征对预测结果的贡献程度，从而帮助我们理解模型的预测过程。Shapley值已经在许多领域得到了广泛的应用，比如金融、医疗、自然语言处理等。研究动机然而，随着机器学习模型的广泛应

Mitch311·2023-07-27 08:22

《Enhanced LSTM for Natural language Inference》阅读笔记

论文链接：http://aclweb.org/anthology/P/P17/P17-1152.pdf笔记

best___me·2023-07-25 06:53

Phylogenomic_Tutorial || Bayesian Phylogenetic Inference

"Github/mmatschiner的phylogenetic&phylogenomic学习教程记录【二】贝叶斯树的构建及基础贝叶斯分化时间推断"[TOC]Bayesian的系统推断相较于ML推断，Bayesian推断会考虑进先验概率，考虑进先前研究的结果。更为重要的是，Bayesian推断是后续做分化时间分析的重要前提，Bayesian推断可以根据化石或地理记录以及分子进化速率推断出物种之间的

Dawn_WangTP·2023-07-23 05:42

SAHI: Slicing Aided Hyper Inference

SAHI是一个用于大规模目标检测和实例分割的轻量级视觉库概述目标检测和实例分割是目前计算机视中最重要的应用领域。然而，在实际应中，小目标的检测和大图像上的推理仍然是主要的问题，SAHI来帮助开发人员用许多视觉实用工具克服这些现实世界的问题教程IntroductiontoSAHISahi:一种用于大规模对象检测和实例分割的视觉库github开源：GitHub-obss/sahi:Frameworka

追忆苔上雪·2023-07-21 20:25

latex报错：Citation ‘××××‘ on page x undefined.与众不同的解决方案

1：首先检查自己的有没有引用错（名字，cite等），如：\cite{inference}2：其次看看当前的.tex文件有没有把参考文件引进来，如：\bibliography{finalbib}3：然后看看参考文件中有没有写对

hellopari·2023-07-21 14:37

在RK3588上使用Gstreamer做推拉流并推理记录

display推理结构：appsink——rknn.inference(model)——appsrc2.环境安装2.

孤妄~·2023-07-20 20:40

口罩检测——模型推理(5)

增加一个inference.ipynb用于编写推理代码，注意放置位置。二、推理代码fromopenvino.runtimeimportCoreimportopenvino.runtimeasovim

FPGA中国创新中心·2023-07-20 08:42

Enhanced LSTM for Natural Language Inference

摘要：模型推理，我们提出了一个新的先进的结果，在斯坦福自然语言推理数据集中实现准确率88.6%。1Introduction：自然语言推论（NLI）与确定是否可以从前提p推断自然语言假设h有关，如MacCartney（2009）的以下示例中所描述的，其中假设被假定为前提。p：几家接受调查的航空公司发现，即使在调整通货膨胀率之后，其成本增幅也超出了预期。h：参与调查的一些公司报告成本增加。诸如自然语言

ChanYeol666·2023-07-19 22:49

mmdet的result array怎么转化成label和score

mmdet中运行result=inference_detector(model,image)输出结果后，result是一个6维数组，后使用model.show_result即可获得图像展示的检测结果但是我想像

月起星九·2023-07-19 14:34

医学图像分割 nnUNetV2 分割自定义2d数据集

创建需要目录2.3数据格式转换2.3.1修改路径与数据集名称2.3.2修改训练集与测试集2.3.3修改掩码所在的文件夹，并修改后缀3数据预处理3.1配置环境变量3.2对数据集进行预处理4训练Train5推理Inference5.1

LiQiang33·2023-07-19 03:08

Synchronous Bidirectional Inference for Neural Sequence Generation

SynchronousBidirectionalInferenceInferenceSynchronousBidirectionalBeamSearch

玉Kilin·2023-07-18 10:12

数据科学 IPython 笔记本六、SciPy 统计推断

六、SciPy统计推断原文：statistical-inference-scipy译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.06.1效应量署名：派生于AllenDowney的CompStats。

布客飞龙·2023-07-17 12:40

4.3.tensorRT基础(1)-实现模型的推理过程

目录前言1.inference案例总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-07-17 04:49

【Web安全笔记】之【4.0 常见漏洞攻防】

文章目录4.0常见漏洞攻防4.1SQL注入4.1.1注入分类1.简介2.按技巧分类1).盲注2).报错注入3).堆叠注入3.按获取数据的方式分类1).inband2).inference3).outofband

AA8j·2023-07-17 01:50

【论文阅读20】Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

Alan and fish·2023-07-16 18:15

史上最详细YOLOv5的detect.py逐句注释教程

一、run()函数@smart_inference_mode()#用于自动切换模型的推理模式，如果是FP16模型，则自动切换为FP16推理模式，否则切换为FP32推理模式，这样可以避免模型推理

Bo菜来了·2023-07-13 19:09

第 5 章机器学习技术的应用(上)

原文机器学习技术概述让计算机在没有被显示编程的情况下具有自主学习的能力;学习出特征和目标之间具体的相关性;学习结果的用法:预测,推断(inference);推荐系统中的应用场景推荐系统的本质是匹配;推荐结果排序传统的方式是利用公式来定义排序规则

傻狍儿·2023-06-22 21:50

TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to

在mmdetection训练好了maskrcnn做检测，自己写了一个测试脚本，里面调用了mmdetection/mmdet/apis/inference.py里面的show_result_pyplot函数

wangmeili@·2023-06-21 21:01

Annoconda下ModuleNotFoundError: No module named ‘numba.decorators‘问题解决方法

1问题描述在annoconda下运行项目时，出现了如下错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/Wav2Lip-HD/inference.py",line3,

AI医疗·2023-06-20 17:47

[Arxiv 2023] SpecInfer:Accelerating LLM Serving with Speculative Inference + Token Tree Verification

ContentsIntroductionMethodSpeculativeInferenceCollectiveBoost-TuningLearning-basedSpeculativeSchedulerTokenTreeVerifierTreeAttentionVerificationOptimizationsEvaluationReferencesIntroductionLLMs的高内存和算力

连理o·2023-06-20 09:43

Awesome LLM Inference Acceleration

ContentsQuantizationPruningDistillationSpeculativeInference[Arxiv2023]SpecInfer:AcceleratingGenerativeLLMServingwithSpeculativeInferenceandTokenTreeVerificationInferenceSystemReferencesQuantizationPru

连理o·2023-06-20 09:39

论文笔记：Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference

Abstract正则流（Normalizingflows）提供了一种通用的机制来定义富有表达力的概率分布，只需要指定一个（通常简单的）基础分布和一系列可逆变换。Intraduction正则流通过将简单的密度通过一系列变换来产生更丰富、可能更多模态的分布，就像液体流经一组管道一样运作。灵活性意味着正则流非常适合用于建模、推断和模拟这些关键的统计任务。我们对正则流的探索旨在揭示那些将指导它们在可预见的

BlueagleAI·2023-06-20 00:08

论文笔记 --《Enhanced LSTM for Natural Language Inference》

标签：Jd_Paperweekly时间：2020.11.18来源：ACL2017关键词：文本匹配，Alignmentlayer1.背景及问题描述文本匹配（TextMatching）是自然语言处理领域最经典的问题之一，也是搜索、QA、推荐等领域的基础研究课题。而短文本匹配，因为其特殊性，比如语义性缺失，句法缺失等，往往需要特殊的处理模型。而对齐机制（Alignment）是处理短文本的有效方案，今天介

ColdCoder·2023-06-19 10:14

[Spark] Schema Inference - Spark推断Schema的实现

1.背景Spark在的Dataframe在使用的过程中或涉及到schema的问题，schema就是这个Row的数据结构(StructType)，在代码中就是这个类的定义。如果你想解析一个json或者csv文件成dataframe，那么就需要知道他的StructType。徒手写一个复杂类的StructType是个吃力不讨好的事情，所以Spark默认是支持自动推断schema的。但是如果使用流处理(S

pingpong_龘·2023-06-18 19:59

2020-03-31【Tensor RT】

TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。

Bystander_1996·2023-06-17 22:26

21 RBM(Restricted Boltzmann Machine)——受限玻尔兹曼机

文章目录21RBM(RestrictedBoltzmannMachine)——受限玻尔兹曼机21.1背景介绍21.2RBM模型表示21.3Inference问题21.4Marginal问题21RBM(RestrictedBoltzmannMachine

hanhan不是很憨憨·2023-06-17 21:10

with torch.no_grad()解答

当你不需要计算梯度时，可以使用该上下文管理器来提高代码的执行效率，尤其是在推断（inference）阶段和梯度裁剪(gradclip)阶段的时候。

樱木之·2023-06-17 06:53

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