对于C、CUDA和ANN新手,我建议如下:
希望以上的回答能够帮助到您。
大家好!今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ,该仓库实现了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法一键三连,还请大家点个star!
由于需要,最近得重新运行一个CUDA项目,但我苦于没有经验,只能从编译开始入门一下,不过还是不算难的,难的是原项目代码不保证质量,而且有若干无关文件,且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚,导致搞了一大堆操作(应该是正确的)最后却没跑起来,是的,这是一篇翻车笔记。
MMDetection 是一个由 OpenMMLab 开发的开源目标检测工具箱,基于 PyTorch 实现。该库提供了丰富的目标检测算法,包括经典的 Faster R-CNN、YOLO 和最新的一些研究成果,非常方便于研究者和工程师进行模型的训练和推理。具有高度模块化和可扩展性的设计,使得用户可以非常灵活地进行个性化配置和二次开发。这一工具箱已经成为目标检测领域的事实标准之一,被广泛应用于学术研究和产业界。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
上面命令为安装最新的版本,为了能够应对各种不同硬件条件,常需要手动输入命令安装特定版本,可参考如下代码
选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难,甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日,来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者:在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现(Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow)》的论文,对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
作者 | Pranjut Gogoi 编译 | 聂震坤 如果你刚开始学习前馈神经网络,先了解其背后的数学原理则可以让以后事半功倍。 本文中笔者将在实践中深度探讨人工智能神经网络(ANN)技术。通常为了解决以一个问题,ANN 会拥有不同的层次,关于需要多少分层来解决一个特定问题则是另一个话题,将不在本篇中赘述。 作为一个程序员,应该比任何人都要更了解代码,无论看到什么样的代码都应该可以快速做出反应。因此,程序员可以直接从代码中来学习 ANN。然而,在开始了解 ANN 算法之前,了解算法背后的数学可以加快理解的
MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源工具包,统一标准化了很多前沿模型,为研究者复现代码提供了便利。本篇就来尝试安装一下MMDetection并简单跑一下官方的示例教程。
下载 CUDA Toolkit ,其版本也注意对应 Nvidia 驱动版本。下一步需要。命令参考:
在Github上有一些比较早的代码需要的环境可能是CUDA8.0,而对于一个新手来说,正常思维都会选择最现金的版本进行环境配置,在这里简单的介绍一下,如何在实用GPU进行运算的时候,CUDA8.0和CUDA9.0共存的问题。
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
继上次的翻车之后,我算是有了些经验,同时机器上也装了些共通的依赖库,由于上项目最后的错误解决不了就放那里了,开始搞一下这个项目,这和上一个项目的目的是一样的,都是借助GPU进行加速计算的可视化工具,但此项目是用netbeans开发的,在文件结构上要比上一个复杂的多,而且采用的是CMakeList.txt的方式,应该算比较正式的C++项目了吧。
二战结束后,考虑到二战为人类带来的巨大灾难,爱因斯坦与特斯拉联手研发了一台时空穿梭机,并回到了1924年,除掉了由于啤酒馆政变入狱的希特勒,纳粹德国不复存在,但这却将欧洲拖入了新的血雨腥风,使得苏联统治了整个欧洲。不久,斯大林被Nod兄弟会派来的女刺客暗杀……
新手,刚接触CUDA编程,搭好了环境,想用nsight来调试,在vs里面,在核函数里面设置了断点,用CUDA Debugging,但断点就是不生效,电脑左下角会弹出Night 连接成功,程序跑完后,Night会提示Disconnected 整个电脑环境: 显卡: GF GTX1050 CPU: i3-4170 3.70GH 硬盘: 2T 软件:VS2013 + CUDA9.1 + Nsight 5.4 GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 这个
---- 新智元报道 作者:咩咩2013 编辑:LRS 【新智元导读】还在愁没法入门目标检测?这个仓库一定得看看!作者复现了多个知名算法,训练记录都能查看。而且性能和原版持平,多机八卡也能跑!预告:居家办公让虚拟人来作伴?欢迎预约直播,教你如何从0到1自己创建一个! 目标检测是计算机视觉领域的基础任务,没个称手的Model Zoo怎么行? 今天给大家安利一个简单好用的目标检测的算法模型库miemiedetection,目前在GitHub已斩获130+颗star 代码链接:https://gith
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 目标检测是计算机视觉领域的基础任务,没个称手的Model Zoo怎么行? 今天给大家安利一个简单好用的目标检测的算法模型库miemiedetection,目前在GitHub已斩获130+颗star 代码链接:https://github.com/miemie2013/miemiedetection miemiedetection是基于YOLOX进行二次开发的个人检测库,还支持PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE、FC
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣,我已经编制了这些的排名(请参阅本页底部)以及一些区分它们的重要功能的概述。其中,从主页网站获取每种工具的描述,关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
大家好,今天来继续更新轻松学Pytorch专栏,这个是系列文章我会一直坚持写下去的,希望大家转发、点赞、留言支持!上一篇文章使用了torchvision中提供的预训练对象检测网络Faster-RCNN实现了常见的对象检测,基于COCO数据集,支持90个类型对象检测,非常的实用。本文将介绍如何使用自定义数据集,使用Faster-RCNN预训练模型实现迁移学习,完成自定义对象检测。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
暑期开始了!对于Lady姐来说,如何安排儿子的暑期生活是一件大事,显然是不能沉迷于王者农药, 于是Lady姐随手扔了一个教程给他:按照这份教程,在家里Win7的台式机上安装Tensorflow!
从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是: 「有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么」。 由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年4月YOLOv4发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现YOLOv4的, 可以交流一下么」。由于原版YOLO使用C语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在COCO、PASCAL VOC数据集上的训练结果。
众所周知,传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注,耗时耗力,效率低下,常常成为数据科学家们的心头之患。传统的方法需要人工集中注意力参与,长时间的重复劳动往往令标注人员感到疲惫和乏味,容易导致工作质量下降。最近 SAM(Segment Anything Model)的出现为我们带来了一种创新的解决方案。
YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性:
目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行。 3 Cuda的安装:(win7版32bit) 安装cuda 3.1 cuda的安装
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架,面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统,使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询,而不是关键字匹配。
首先要阅读官网说明的环境要求,千万不要一股脑直接安装,不然后面程序很有可能会报错!!!
本文主要对 Swin-Transformer-Object-Detection[1] 进行简要介绍,并考虑到其环境安装对新手而言是一个常见的挑战,因此本文实现了其对应的环境安装。
又到了开学时间,GPU应用技术开发QQ群里又涌进一批CUDA新手,大家都在问:作为新手,学习GPU编程要了解哪些基础知识呢? Lady特别翻出了两年前NVIDIA录制的一批教学视频,虽然CUDA和GP
对于新手,面对江湖盛名的Jetson TX2,接好电源、显示器,开机,顺利进入图形界面,此时内心一定澎湃无比,然后发自内心地问一句:接下来我干嘛! 此时我会建议你开始准备刷机。 刷机之前,你需要了解的是:啥叫Jetpack?百度一下NVIDIA官网,建议仔细阅读。 关于如何用Jetpack 3.0刷机的教程,我们曾经有做过Jetson TK1版本 (http://www.gpuworld.cn/article/show/606.html),网络上也可以搜索不少。 在这里,我们有几个提醒: 1. 刷机需要有一
一直想系统看一下某个课程系统和科学的学习下 CUDA ,感觉 CUDA-MODE 这个课程能满足我的需求。这个课程是几个 PyTorch 的 Core Dev 搞的,比较系统和专业。不过由于这个课程是 Youtube 上的英语课程,所以要学习和理解这个课程还是需要花不少时间的,我这里记录一下学习这个课程的每一课的笔记,希望可以通过这个笔记帮助对这个课程以及 CUDA 感兴趣的读者更快吸收这个课程的知识。这个课程相比于以前的纯教程更加关注的是我们可以利用 CUDA 做什么事情,而不是让读者陷入到 CUDA 专业术语的细节中,那会非常痛苦。伟大无需多言,感兴趣请阅读本文件夹下的各个课程的学习笔记。
新手拿到Jetson TX2,顺利用Jetpack刷机后,原本以为可以开心地耍起来,结果总是会遇到几个常见的问题
下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件,因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢,所以拆分成了10份,每份包括3000多条样本数据,将这10份文件和相应的配置文件放到brat目录/data/project路径下,然后就可以从浏览器访问文件内容以及相应的标注情况了。
深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。
JetPack 5.1 是一个生产版本,增加了对 Jetson Orin NX 16GB 生产模块的支持。它还支持 Jetson AGX Orin 32GB、Jetson AGX Orin 开发者套件、Jetson AGX Xavier 系列、Jetson Xavier NX 系列以及 Jetson AGX Xavier 开发者套件和 Jetson Xavier NX 开发者套件。(注意看清楚,Jetson NANO,Jetson TX2NX是不支持的!!)
相信很多时候大家都会用到虚拟环境,他具有可以让你快速切换不同的python版本,让程序打包的时候轻量化等等优点,之前作为小白第一次接触python的时候,为了配置虚拟环境花了好几天,踩了很多坑,网上很多教程的水平也参差不齐,正好最近帮实习公司做了个学校项目,需要我提供python环境配置的文档,于是我就顺手把教程编辑成博客,跟大家分享一下,希望大家少走弯路~~~(保证是面向小白的保姆级教学!多图!)话不多说,直接上干货!
一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应,有时候还需考虑 python版本和gcc版本,不过选择一个好的参考资料,按照教程一步一步来应该没问题。
语义索引(可通俗理解为向量索引)技术是搜索引擎、推荐系统、广告系统在召回阶段的核心技术之一。语义索引模型的目标是:给定输入文本,模型可以从海量候选召回库中快速、准确地召回一批语义相关文本。语义索引模型的效果直接决定了语义相关的物料能否被成功召回进入系统参与上层排序,从基础层面影响整个系统的效果。
PaddleDetection 是百度飞桨推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景(性能、目标大小、准确率等)可以选择框架中的不同模块组合得到最适合的模型,实现任务。相比于tensorflow的Object_Detection,优势之一就是将YOLOv3这一目标检测的快速算法融合到了框架下。
本文献给对GPU开发入门的Jetson TX2用户(如果对Ubuntu都不熟悉的人,我基本都会建议先别直接玩TX2,请先在电脑上学习)。这部分用户往往热情高涨,但入门毫无头绪
在之前的一篇文章联邦学习基本算法FedAvg的代码实现中利用numpy手搭神经网络实现了FedAvg,相比于自己造轮子,还是建议优先使用PyTorch。
作者:丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
目前新手开始学习深度学习框架的时候大多是从Pytorch开始的,Pytorch是个好东西,笔者也很喜欢用。但是粉丝们也知道我们公众号讲了许多Caffe的内容,包括我们的季划中的一些简单任务也会包含caffe实现,那为什么一个已经不维护了的框架,我们还要支持甚至鼓励学习呢?
如今开源生态甚好,享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼,每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题,通常都跟版本有关,软硬件的都有,今天有三来随便聊聊怎么应对,仅仅只是个人习惯。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第367天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的63天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计468字,阅读时间15分钟 B.2. Variable Memory Space Specifiers Variable memory space specifiers denote the memory location on the device of a variable. A
随着对话系统和推荐系统的快速发展,新方向——对话推荐系统(Conversational Recommender System,简称CRS)也开始了蓬勃发展,其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好,以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异,使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说,更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
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