深度学习训练视频
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribut...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 这些设备可以实时接收比赛现场的高清视频流。 - 边缘计算优化:利用边缘设备的计算资源,对视频流进行实时分析和处理,例如识别关键时刻、提供实时字幕等。 **技术细节:** - 使用高效的视频编码技术,如H.265/H.26...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
做视频等等。总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整...
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深度学习训练视频-优选内容
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GPU计算型
支持图片或视频渲染。 GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强大的双精度浮点运算能力,主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景,适用于人工智能、科学计算、科研产业等,推理和训练效率可成倍提升。 GPU计算型g1vc V100 适用于对性能要求和计算速度...
GPU计算型
支持图片或视频渲染。 GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强大的双精度浮点运算能力,主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景,适用于人工智能、科学计算、科研产业等,推理和训练效率可成倍提升。 GPU计算型g1vc V100 适用于对性能要求和计算速度...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
云原生离线训练框架支撑了字节跳动内部“推荐”“广告”“搜索”等场景,如头条推荐、抖音视频推荐、穿山甲广告、千川图文广告、抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF ...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面光带、剥离掉块、疲劳裂纹等这些伤损的各类难例都能进行较好的兼容。有了目...
veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本
**前言** 日前,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质... 我们选取了一些客观指标以及我们自己训练的无参考的清晰度评估方式(VQScore算法),对图像清晰度和美学进行整体评估:# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-L...
