这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中所有的目标,之后运用回归网络来精确匹配出每个物体边框。而实时跟踪模型,最常用的是Siamese-CNN,它从帧到帧之间链接分割,以追踪每个被观察到的行人...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的...
X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpor... 存放结构化数据 (如目标检测结果) 或过程数据 (如缩放后的图像)。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221204/1670124864253642483.png)### 开发流程我们先来看看AI应用开发的典型推理...
在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规模化的部署,而Volcengine 引擎丰富的垂类生态场景应用非常符合产业界AI应用的需求。# **与“火山引擎”的知识巡径过程** 关于“火山引擎”这条技术路线,说实在的在2021年以前,我还只知道Pytorch、tesorflow 等...
锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安...
实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。... 手写数字识别-Torch PyTorch 图像分类 一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 SSD_Mobilenet目标检测 OpenVIN...
背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性... 为目标实例安装Docker,详细操作请参见搭建Docker。说明 请确保Docker版本不低于19.03,且DOCKER_BUILDKIT=1。 步骤二:部署SDXL-Turbo模型登录目标实例。 下载SDXL-Turbo模型。 执行如下命令,创建存放模型的目录...
配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行... 跟踪监控发现的漏洞,努力减轻或消除他们,并对应用程序进行安全评估,跟踪和管理风险,在软件生命周期中作出决策对安全进行持续性安全实施。### 3.3 SecDevOps V1.2![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.a...
我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。 首先,需要**优化** **训练样本** **的存储大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...
跟踪、修复代码安全漏洞### Amazon OpenSearch(AOS)> Amazon OpenSearch(AOS)亚马逊云计算服务提供开源搜索和分析引擎,基于开源项目Elasticsearch和Kibana,AOS提供了一个可扩展的、高可用性的搜索和分析平台,轻... PyTorch、Scikit-learn等,可以选择熟悉的框架和算法来训练模型,并使用强大的分布式训练功能加速训练过程>> **可扩展的模型部署**:Amazon SageMaker 将模型部署到生产环境中,提供高可用性和可扩展性,支持多种部署...
比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4b76dc05583547208b2fa2547506881c~tplv-tldd... 最终找到符合目标精度要求的模型参数。这些参数比如,需要额外开启FP32的那些算子等。然后相关参数会输出到配置文件中,如下: ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...
第四阶段(也是当前的终极目标) - **全局自动容灾:** 实现跨机房自动调度和容灾 - **资源自动优化**:没有负载的时候资源使用可以减低到0;毫秒级的冷启动延时 - **引擎自动调优:** 混合不使用... 跟踪整个大数据的引擎和作业的运行状态。 统一资源池(左图);支持跨集群、跨机房、跨地域的全局资源湖(右图) 在调度层面,实现云原生化需要做的两件事情:**统一资源池**对于虚拟的资源池的概念,我们认为它需要一...