Jupyter notebooks显示了示例工作流程，容器中包括的入门文档中提供了入门的指导。使用用户数据的训练涉及指定数据位于何处。提供迁徙工具以帮助用户准备输入数据。 ?...(图1:使用迁移学习工具包的工作流) 对于计算机视觉使用的例子，模型的内存占用需要是紧凑的。这些模型部署到可以支持用DeepStreamSDK和TensorRT进行快速推理的边缘设备。...多个视频流信道很重要，因此较小的模型能够使用更多的同时信道。减小大小也会导致更快的推理时间。因此，“修剪”模型是端到端工作流中必不可少的一个步骤。...9个图像分类和检测模型预先打包在迁徙学习工具包中，其中包括在公共可用数据集上经过训练的网络。对象检测模型采用NVIDIA开发的检测技术。...这是因为修剪API可以在不牺牲精度的情况下将模型的大小减少6倍。修剪后，需要对模型进行重新训练以恢复精度，因为修剪过程中可能会删除一些有用的连接。
最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。...使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。...最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。 ?...TensorFlow 的物体检测 API 模型——Mask-RCNN 实例分割 「实例分割」是物体检测的延伸，它能让我们在普通的物体检测的基础上获取关于该对象更加精确、全面的信息。...全卷积神经网络（FCN）的算法架构 「全卷积神经网络」是「语义分割」中十分常见的算法，它利用了不同区块的卷积和池化层，首先将一张图片解压至它原本大小的三十二分之一，然后在这种粒度水平下进行预测分类，最后使用向上采样和反卷积层将图片还原到原来的尺寸
在现实世界和工程系统中，图形无处不在。图是实体集合的表示，例如对象、地点或人，以及它们之间的关系。在机器学习问题中看到的数据通常是结构化的或相关的，因此可以表示为图形。...图神经网络 (GNN) 是一种神经网络，用于处理图数据结构中的数据。GNN 可用于回答有关各种图特征的查询。GNN 试图通过在图级别工作来预测完整图的属性。...使用 GNN，可以检测网络中特定“形状”的存在，例如圆圈，这可以表示子分子或亲密的社交互动。与图像分类或分割类似，GNN 可用于节点级任务，以对网络中的节点进行分类并预测图中的分区和亲和力。...最后，GNN 可用于在边缘级别检测实体之间的连接，例如，通过“修剪”边缘来确定场景中对象的状态。...除了建模 API 之外，该库还包括用于处理图数据的大量功能，包括基于张量的图数据结构、数据处理管道和一些供用户快速学习的示例模型。
我们的读者可能只是将 RTX 添加到自己的家庭工作站中，用于工作、学习和游戏。这份报告的目的之一就是为读者提供一份这种配置的性能水平参考。 配置参数见表 3.1.1。 ?...上的 Faster-RCNN 检测任务。...图 4.4.4：推理阶段的 GPU 内存利用率 在 ResNet-50 推理中，MXNet 占用最少的 GPU 内存；TensorFlow 在 VGG 16 推理中占用的内存最少；PyTorch 在 Faster-RCNN...在检测实验中，PyTorch 版的 Faster-RCNN 性能远远超过其他两个框架（但 PyTorch 版本的代码需要一些额外的优化工作）。...在 GNMT 的测试中，MXNet 训练速度最快，PyTorch 在神经网络协同过滤训练中速度是最快的，TensorFlow 在 Word2Vec 训练中是最快的。 ?
---- 新智元报道 编辑：好困 小咸鱼 【新智元导读】谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。...11月18日，谷歌联合DeepMind发布了TensorFlow GNN（图神经网络）。 目前，谷歌已经在诸如垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中用上了这个库的早期版本。...在边级别的任务中，可以使用GNN来发现实体之间的连接，比如用GNN「修剪」图中的边，从而识别场景中对象的状态。...除了建模API之外，TF-GNN还围绕着处理图数据的困难任务提供了大量的工具：基于Tensor的图数据结构，数据处理管道，以及一些供用户快速上手的示例模型。...使用示例 比如，使用TF-GNN Keras API建立一个模型，并根据用户观看的内容和喜欢的类型向其推荐电影。
磐创AI分享 转自 | 新智元 编辑：好困 小咸鱼 【导读】谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。...11月18日，谷歌联合DeepMind发布了TensorFlow GNN（图神经网络）。 目前，谷歌已经在诸如垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中用上了这个库的早期版本。...在边级别的任务中，可以使用GNN来发现实体之间的连接，比如用GNN「修剪」图中的边，从而识别场景中对象的状态。...除了建模API之外，TF-GNN还围绕着处理图数据的困难任务提供了大量的工具：基于Tensor的图数据结构，数据处理管道，以及一些供用户快速上手的示例模型。...使用示例 比如，使用TF-GNN Keras API建立一个模型，并根据用户观看的内容和喜欢的类型向其推荐电影。
此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。...YOLOv2与YOLOv3版本模型跟SSD模型之间的输出对比 Faster-RCNN对象检测模型 Faster-RCNN是典型的两阶段对象检测网络，基于RPN实现区域推荐， 网络结构如下： Mask-RCNN...整个网络结构跟Faster-RCNN很相似，网络模型结构如下： OpenCV支持Caffe与Tensorflow Object DetectionAPI中的mask-rcnn模型部署推理。...R-FCN对象检测模型 2016年提出的对象检测网络，全称为Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN)其核心思想是基于全卷积神经网络生成一个3x3的位置敏感卷积实现对位置信息编码...该网络同样是两阶段的对象检测网络，模型架构如下： 位置敏感ROI矩形解码 EfficientDet 对象检测网络 该模型是一阶段的对象检测网络，在2019年提出，tensorflow2.x的对象检测网络框架支持的网络模型
今天，我们很高兴发布TensorFlow 图神经网络(GNN)，这是一个旨在使使用 TensorFlow 轻松处理图结构化数据的库。...我们已经在 Google 的各种环境中（例如，垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记）在 Google 的生产中使用了该库的早期版本，并作为我们可扩展图挖掘管道中的一个组件。...最后，我们可以在边缘级别使用 GNN 来发现实体之间的连接，也许使用 GNN 来“修剪”边缘以识别场景中对象的状态。...除了建模 API 之外，我们的库还围绕处理图形数据的艰巨任务提供了广泛的工具：基于张量的图形数据结构、数据处理管道和一些供用户快速入门的示例模型。 构成工作流程的 TF-GNN 的各个组件。...示例用法 在下面的示例中，我们使用 TF-GNN Keras API 构建了一个模型，根据用户观看的内容和喜欢的类型向用户推荐电影。
前段时间，谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 的源码，并将它集成到model中。...这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...其检测结果如下： ? 另外，为了测试不同模型的效果，分别对mobilenet和faster-rcnn进行了测试。故意选择了一张多场景的图片来进行测试。 ? 选择moblienet的效果如下所示： ?...发现moblienet的精度效果一般，特别是对远距离的对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn的效果。如下： ?...从图上可以看出，faster-rcnn效果比较好，不过也存在不足，就是对一张图像的检测速度明显偏慢。
在CIFAR-10上进行了架构搜索，并将最好的架构迁移到ImageNet图像分类和COCO物体检测上。...用这种方法，AutoML分别找到在CIFAR-10和ImageNet图像分类、COCO物体检测中的最佳层。这两层结合形成一种新架构，我们称之为“NASNet”。 ?...在实验中，研究人员将从ImageNet分类中学到的特征与Faster-RCNN框架特征结合，超越了预印本中在COCO目标检测任务上最好的预测性能，无论是在大模型和移动优化模型上。...△ 示例物体检测用到了NASNet的Faster-RCNN 研究人员认为，NASNet在ImageNet和COCO上学习的图像特征将被用于许多计算机视觉应用。...因此，研究人员将NASNet开源，用于对图像分类和物体检测在Slim和TensorFlow库中物体检测的推理。
研究人员多次实验的结果，与 ImageNet 分类任务的其他流行模型相比，MobileNet 显示出很好的性能，同时也证明了 MobileNet 在一系列应用和使用情况中的有效性，包括对象检测，细粒度识别...MobileNet 基于一个流线型的架构，该架构使用 depthwise separable convolution 来构建轻量级的深度神经网络。我们引入了两个简单的全局超参数，有效权衡延迟和准确度。...然后，我们证明了 MobileNet 在一系列应用和使用情况中的有效性，包括对象检测，细粒度识别，人脸属性提取，以及大规模地理定位。...基于最近在2016 COCO 挑战赛上获胜的工作，我们比较了在 COCO 数据上训练的 MobileNet 进行物体检测的结果。...实验中，SSD 以300的输入分辨率（SSD 300）与分别是300和600输入分辨率的 Faster-RCNN（FasterRCNN 300, Faster-RCNN 600）进行比较。
阅读完毕后，您应该了解TensorFlow架构，以便阅读和修改核心TensorFlow代码。 概观 TensorFlow运行时是一个跨平台的库。图1显示了其一般架构。...使用会话启动图执行 分布式主人 从图中修剪一个特定的子图，由Session.run（）的参数定义。 将子图划分为多个不同流程和设备中运行的子图。 将图形分发到工作服务。...单过程版本的TensorFlow包括一个特殊的会话实现，它执行分布式主控的所有功能，但只能与本地进程中的设备进行通信。 以下部分将更详细地介绍核心TensorFlow层，并逐步描述示例图的处理。...客户 用户编写构建计算图的客户端TensorFlow程序。该程序可以直接编写单个操作，也可以使用像Estimators API这样的便利库来组成神经网络层和其他更高层次的抽象。...图7 Code MasterService API定义 主界面 工人服务 每个任务中的工作人员服务： 处理主人的请求， 为构成本地子图的操作计划内核的执行，以及 调解任务之间的直接沟通。
模型 Mask R-CNN 模型用于对象实例分割，其中模型生成像素级掩膜（Sigmoid 二进制分类）和以对象类别（SoftMax 分类）注释的目标框（Smooth L1 回归）描绘图像中的每个对象实例...本文使用 Tensorpack Mask/Faster-RCNN 实现作为主要示例，但也推荐使用高度优化的 AWS 示例 Mask-RCNN。...Mask R-CNN 模型在 MLPerf 结果中被评估为大型对象检测模型。 下图为 Mask R-CNN 深层神经网络架构的示意图。 ?...包含于随附 GitHub 存储库并在 Tensorpack Mask/Faster-RCNN 算法 Docker 映像中打包的 train.py 遵循本部分中概述的逻辑。...训练结果 下图为两种算法对 COCO 2017 数据集进行 24 次训练后的示例结果。 您可以在下方查看 TensorPack Mask/Faster-RCNN 算法的示例结果。
、通用的基于表格的像素映射）、色域变换及直方图生成与分析等 视频：这是一个视频分析模块，包含运动检测、背景减除和对象追踪等算法 calib3d：包含基础的多视角几何算法、单个和立体相机标定算法、对象姿势预测算法...、立体一致性算法，以及3D元素重建 Features2d：图像显著特征检测、特征点描述和匹配 Objdetect：对象检测和预先定义的类别检测（如脸、眼、杯子、人、车等） Highgui：提供了比较容易使用的...该库的设计主要基于以下考虑：处于初始开发阶段的功能模块，它的API定义会经常变化，各种测试也不够全面。 为了不影响OpenCV核心模块的稳定性，这些新功能模块会发布到opencv_contrib中。...读者也可以自己动手实现新的层类型，并把代码反馈回社区，参与到深度学习模块的开发中来。 除了实现基本的层类型，支持常见的网络架构也很重要，经过严格测试，深度学习模块支持的网络架构如下所示。...Caffe：SSD、VGG、MobileNet-SSD、Faster-RCNN、R-FCN、OpenCV face detector TensorFlow：SSD、Faster-RCNN、Mask-RCNN
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过...学完可以换工作，可以做到： 全网最高性价比的Pytorch框架CV开发课程，错过了不是时间，而是给自己改变的机会！感兴趣，现在扫码查看课程目录！...人工神经网络与BP概念 8. Pytorch支持的基础数据集 9. 人工神经网络手写数字识别 10. 手写数字识别模型保存与调用 11. 卷积的基本概念与术语 12. 卷积神经网络基本原理 13. ...Pytorch中数据与数据集类 16. Pytoch训练可视化 17. ...实战-Faster-RCNN自定义对象检测 - Faster-RCNN对象检测模型解释 - 自定义数据类制作 - Faster-RCNN对象检测模型选择与训练 - 自定义Faster-RCNN对象检测模型使用
在对象检测讨论（“第 5 章”，“神经网络架构和模型”和“第 7 章”，“使用 YOLO 进行对象检测”）中，我们发现，与诸如 SSD 或 YOLO 等单次检测方法相比，诸如 Faster R-CNN...TensorFlow 对象检测 API 具有预先训练的模型，您可以使用网络摄像头对其进行检测以及有关自定义图片的示例训练。 浏览前两个链接，然后自己尝试，然后返回下一部分。...使用 TensorFlow Hub 检测对象 在此示例中，我们将从tfhub导入 TensorFlow 库，并使用它来检测对象。...使用 TensorFlow 和 Google Colab 训练自定义对象检测器 在本练习中，我们将使用 TensorFlow 对象检测 API 使用四种不同的模型训练自定义对象检测器。...训练工作使用 TensorFlow 对象检测 API，该 API 在执行期间调用各种 Python .py文件。
我们还将提供一个更新，以便为对象探测器生成物理上的对抗示例。 数字对抗的例子 在白箱设置中，提出了不同的方法来生成对抗的例子，在这种情况下，对抗目标完全可以访问深度神经网络。..._=1 作为下一个逻辑步骤，我们将对对象检测器进行攻击。这些计算机视觉算法可以识别场景中的相关物体，并预测物体的位置和种类。...我们所创建的干扰对于改变距离和角度是非常强大的，距离和角度是自动驾驶场景中最常见的变化因素。 更有趣的是，为YOLO探测器生成的物理对抗的例子也可以愚弄标准的Faster-RCNN。...在这两种情况下(YOLO和Faster-RCNN)，只有当摄像机非常靠近标志(大约3到4英尺远)时才会检测到STOP信号。在实际环境中，这种距离太近，车辆无法采取有效的纠正措施。...攻击算法概述 这个算法是基于之前我们的攻击分类器的工作。从根本上说，我们采用了一种优化方法来生成对抗的示例。
主要包括： 将一个神经网络稀疏化 训练稀疏神经网络 实际应用 将一个神经网络稀疏化 许多现代深度学习架构，如MobileNet和EfficientNetLite，主要是由具有小卷积核的深度卷积和从输入图像线性组合特征的...图：现代移动架构中1x1卷积的推断时间对比 在现代的推理设备中（如XNNPACK），深度学习模型中1x1卷积的实现以及其他操作都依赖于HWC张量布局，其中张量的维数对应于输入图像的高度、宽度和通道(如红色...而Google对XNNPACK的更新，就使它具有了检测模型是否稀疏的能力： 过程将从标准的密集推理模式切换到稀疏推理模式，在稀疏推理模式中，XNNPACK使用CHW (channel, height,...在许多可用的修剪技术中，Google的开发者建议使用量级修剪(可在TF模型优化工具包中获得)或最近引入的RigL方法。...稀疏网络的质量受几个超参数的影响，包括训练时间、学习速率和剪枝计划。TF Pruning API提供了一个如何选择这些模型的优秀示例，以及一些训练这类模型的技巧。
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