深度学习+硬件框架
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分析这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持,简而言...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的 91亿个,复合增长率达 20.9%,预计 2025 年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到 252 亿个。这个数量级下,真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?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...
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... 智能手机端和智能硬件端,实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果,用户可以直接上传手机相册里的图片,也可以现场拍摄图片,就能获得所有目标检测和视觉测量的结果啦。如果感觉挺有意思,跟我一起继续往下...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['da... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
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边缘推理概述
功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布... OpenVINO 对于在 Intel 硬件上运行的模型能够提供很好的支持。 PyTorch:由 Facebook 开发的一个动态图深度学习框架,使用 Python 作为开发语言,因其灵活、直观用途广泛,被学术界广泛使用。 ByteNN:由字节跳动开发的...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... LLM-based-Agent 的架构原理还是挺复杂的,如果大家有兴趣,可以去看一下对应论文,这里就大致讲一下核心内容。LLM 的核心其实是将困难任务逐步分解为更小更简单的任务,同时考虑他们的相互关系和单独解决的难易程度...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。