为什么量化的图推理比使用原始图要花更多的时间？
量化的图推理比使用原始图要花更多的时间是因为量化的图推理需要将原始图像转换为数字表示，然后进行计算和推理。这个过程涉及到多个步骤，包括图像采集、预处理、特征提取、特征量化等。而原始图像的处理相对简单，不需要进行额外的转换和计算步骤。
具体来说，量化的图推理包括以下步骤：
- 图像采集：将原始图像转换为数字形式，通常使用数字相机或传感器进行采集。
- 预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、调整亮度和对比度等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
- 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，通常使用计算机视觉算法来检测和描述图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等。
- 特征量化：将提取到的特征转换为数字表示，通常使用向量化或编码方法将特征映射到数值空间中。
- 图推理：使用量化后的特征进行图像识别、目标检测、图像分割等任务，通常使用机器学习或深度学习算法进行推理。
这些额外的步骤增加了图像处理的复杂性和计算量，因此量化的图推理比使用原始图要花更多的时间。然而，量化的图推理也带来了一些优势和应用场景，例如可以减少存储空间和计算资源的需求，提高图像处理的效率和准确性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 图像识别：https://cloud.tencent.com/product/ocr
- 目标检测：https://cloud.tencent.com/product/vision
- 图像分割：https://cloud.tencent.com/product/imagemoderation
相关·内容
我遵循这个是为了将我的图形量化为8位。我不能在这里分享确切的图形，但我可以说它是一个简单的卷积神经网络。time average [ms] [%] [cdf%] [Op] [Name]
1.198 26.54% 26.54% MatMul fc10/fc10/conv1/Co
浏览 1提问于2016-09-13得票数 0
我需要量化我的模型，以便在tensorflow的完整版中使用。我不知道该怎么做(在模型量化的官方手册中，模型是以tflite格式保存的)
浏览 4提问于2019-07-04得票数 0
转换后的tensorflow模型是否总是有量化的计算和输出？还是依赖于tensorflow模型的输入和推理类型？
浏览 0提问于2018-03-02得票数 1
回答已采纳
我目前正在测试与TensorFlow Lite转换的CNN推理的延迟时间。我正在测试两个具有相同架构的CNN(我正在用Windows操作系统在我的笔记本上测试它们)：
第一个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT量化)。第二个模型:使用TensorFlow优化
浏览 2提问于2021-02-04得票数 0
4回答
简单的UML工具
、、、
我正在寻找一个简单的UML工具，它可以让我从头做起比Word更快更好的序列图(不需要花费太多的时间来学习这个工具，并且这个工具更多地支持我而不是约束我)
主要选择是Visio。
浏览 2提问于2011-01-19得票数 4
回答已采纳
官方的TensorFlow js转换器()目前不支持这一特性，或者是否存在无法工作的原因？
浏览 5提问于2019-12-20得票数 4
回答已采纳
我一直在我训练的一个模型上遵循代码实验室，并创建了一个带有嵌入权重的冻结量化图。它被捕获在一个单独的文件中--比如my_quant_graph.pb。由于我可以很好地使用该图与进行推理，我认为我可以使用云ML引擎来做同样的事情，但它似乎只能在SavedModel模型上工作。如何简单地转换单个pb文件中的冻结/量化图形，以便在ML engine上使用？
浏览 2提问于2017-06-02得票数 10
回答已采纳
1回答
我试图量化我的模型( CNN)，以便将其转换为量化的.tflite模型。我正在下面的教程：tf.contrib.quantize.create_training_graph(quant_delay=500)tf.contrib.quantize.create_eval_graph(input_graph=tf.get_de
浏览 0提问于2019-06-21得票数 1
回答已采纳
1回答
在我的代码中，绘制整个二部图比单独绘制其中一个投影所需的时间要少得多(当然，它的节点比二部图少，因为它只是二部图的一部分)。怎么会这样呢？bibpartite net: 5.04 sec elapsedPlotting prj1: 77.9 sec elapsed 还要注意，使用Sys.time()来测量时间(并取结
浏览 19提问于2019-03-03得票数 0
回答已采纳
3回答
将Deeplab Tensorflow模型转换为TensorRT模型会显著增加推理时间，我在代码中做错了什么？这里我正在做从Tensorflow图到TensorRT图的转换，并保存这个新的TRT模型： seg_img = label_to_color_image(seg_map).astype(np
浏览 4提问于2019-01-30得票数 0
1回答
给出了具有n个顶点和m个边的无向加权图。如何构造一个最多取O(n+m) log(n+m))的算法，以求它与一组顶点S \in V的最短路径距离最大的顶点？我知道我可以遍历所有的顶点，并使用dijkstra的算法找到S中每个顶点的最短路径，但这肯定比O((n+m) log(n+m))要花费更多的时间。
浏览 1提问于2020-05-06得票数 0
我在用eclipse工作，我用opencv库编写了一个c++代码，当我描述它时，他给了我0%的时间， % cumulative self self total
time seconds seconds calls
浏览 2提问于2014-01-24得票数 2
2回答
我处理的声音数据的采样频率很高的2兆赫，并希望建立一个分类器。我读了深度学习及其在机械健康监测中的应用的论文，其中对不同的方法进行了研究。我查阅
浏览 0提问于2017-08-31得票数 2
回答已采纳
正如here解释的那样，执行model.listIndividuals()方法需要花费很长时间，这是正常的，因为我正在使用一些推理能力。这是进一步的演示，因为如果我使用基本的OWL_MEM ModelSpec，我不会有任何问题。我尝试使用前面解释的here克隆模型图并使用另一个ModelSpec Model copyOfOntModel = ModelFact
浏览 25提问于2020-08-31得票数 0
回答已采纳
1回答
在推理时间和训练时间生成图形的推荐方法是什么？基本上，为了进行培训，图形需要各种组件来输入和增强数据，包括一些自定义操作，而在推理时，整个子图可以被占位符替换。如果目标是最小化推理时间模型的大小，我通常应该如何设置？我也不想链接到任何只用于培训的定制操作。
我主要关心的是，怎样才是“正确”的做法。基本上是为了保证我可以使用tf.train.Saver()将训练<e
浏览 1提问于2017-08-14得票数 0
为什么在我使用“子集”之后，过滤的数据比它应该的要少呢？图1是原始数据，图2是预期的结果，图3是通过下面的代码获得的结果：
df <- read_excel("R_NLE_FTSW.xlsx")
BLANCAS<-subset(df, Variete==c("Blancas","Sul
浏览 5提问于2022-03-24得票数 0
回答已采纳
在将tensorflow模型转换为tflite模型时，我尝试使用UINT8量化：
如果使用post_training_quantize = True，则模型大小比原始fp32模型低，因此假设模型权重为uint8量化模型的输出与原始模型基本相同。array([ 1, 156], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantiza
浏览 0提问于2019-02-22得票数 9
回答已采纳
我们知道AI是游戏编程中最重要的部分之一。贝叶斯网络是人工智能在游戏编程中的核心部分之一。但是这需要花费太多的时间，有时由于记忆而崩溃。
有什么办法有效地实现这一点吗？
浏览 0提问于2012-09-25得票数 3
回答已采纳
我有50个治疗方法，每个治疗方法中的两个重复都有六个袋子。我已经粘贴了mean，sd和se计算的前几行。NaN NA 10 N5 2 26.8 2.22 1.11 p<- ggplot(data=df,aes(reorder(Treatment, mean, sum), mean, group = 1))+
geom_bar(stat = &
浏览 20提问于2020-02-04得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
