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Firefly DL小巧轻便,嵌入式深度学习加速部署
- 近年来,机器视觉系统越来越多地基于可变条件进行自动化决策。开发这些系统所需的时间和精力可能会让人望而却步。而深度学习的出现正在改变这一局面,并使自动化决策触手可及。开源库、Nvidia硬件和FLIR相机等资源正在帮助实现这一变化。走进深度学习“一张图片胜过千言万语”这句话在机器视觉领域里从未像今天这样真实。机器视觉可以将数千甚至数百万行代码用简单地经过图片和少量编码训练后的的神经网络所代替。深度学习是一种机器学习形式,它使用在输入和输出节点之间有许多“深层”层的神经网络。通过在大数据集上训练网络,可以创建
- 关键字: Firefly DL 深度学习 人工智能
不用写程序也能轻松上手─DL Workbench图形化接口工具(下)
- *实际案例操作:SSD对象检测接下来就用一个实际的例子来说明如何操作DL Workbench。1.数据集预处理 如果手上没有现成的数据集可供测试,可以参考官网[6]的说明下载需要的公开数据集及标注档(Annotations)。这里以COCO 2014数据集举例说明。点选网页[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](约6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](约241M Byt
- 关键字: OpenVINO 图形化接口工具 DL Workbench
不用写程序也能轻松上手─DL Workbench图形化接口工具(中)
- *DL Workbench工作流程在开始实际操作前,先大致说明一下整个DL Workbench的工作流程,方便后面理解实际操作项目,如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程图。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安装(Install):前面已经介绍过,除了可直接一步一步安装在计算机上,也可支持使用Docker映像方式安装DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安装,方便没有采购硬件的人,先利用Intel提供的云端测试平台来选择合适的硬件
- 关键字: OpenVINO DL Workbench 图形化接口工具
不用写程序也能轻松上手─DL Workbench图形化接口工具(上)
- 看过或玩过「神奇宝贝(宝可梦)」的朋友都知道,训练家们要根据怪兽的属性(火系、草系、电系等)给予适当的培训,再挑选合适的对象及不断的对战磨炼才能有好的战斗表现。同样地,AI模型训练师也是如此,依据不同的应用场景(图像分类、对象检测、图像分割等),挑选适合在指定的硬件(CPU,GPU,VPU,FPGA等)上推理的模型,并反复调整合适的超参数,如此才能有好的成果。由于这样的调参工作需要耗费大量的时间及精力才能完成,传统上只靠一堆数字报表来分析调整方向,所以非常仰赖专业工程师的能力才能完成。因此Intel Op
- 关键字: OpenVINO 图形化接口工具 DL Workbench
LabVIEW 调用 C/C++ Dll 详解
- LabVIEW在配上NI的采集卡或者别的第三方的硬件,约等于神器(虽然有时候贵了点)。这样你可以比较集中精力的专注于数据处理了,就不用学
- 关键字: LabVIEWCC++Dl
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