我已经在pascal数据集上训练了ML模型，图像大小为224，但是当在新图像(一些是高分辨率的，一些是比pascal图像略高的)上推断时，我在pil2tensor()中得到了错误 @app.routelearn.model.eval()(t_img.unsqueeze_(0).cuda())
test_output = learn.model.eval()(t_img.unsqueeze_(0)) 对
浏览 25提问于2019-06-09得票数 0
我正在构建一个应用程序，它需要一个加速度传感器上的高分辨率，但没有来自任何其他传感器的数据。所以，当我在收听事件时，我做了以下事情： SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST);
问题是，每当传感器发生变化时，该事件都会触发，并执行检查-浪费了大量CPU时间，这些时间本
浏览 1提问于2012-09-27得票数 0
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我已经创建了一个flask服务，用于接受将相机URL作为查找对象(桌子、椅子等)的参数的请求。在相机的镜头里。我已经在flask中编写了接受POST请求的代码。GET','POST'])......在函数中，它加载用于目标检测的</em
浏览 3提问于2018-12-06得票数 3
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我想更深入地了解为什么每次推断的执行时间会随着图像大小的变化而变化。这意味着Yolo架构可以接受任何大小的图像，但在内部，它被放大或缩小到目标分辨率，因此没有任何形状问题。对我来说，这意味着在使用YOLOv3-416架构时，无论我提供的是1024x1024还是800x800大小的输入图像，在查看执行时间时都没有太大区别。但当我做图像推断时，无论我
浏览 28提问于2020-05-12得票数 1
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视网膜/高分辨率图像
、、、
当创建一个网站/移动应用程序并适应视网膜/高分辨率屏幕(这需要一张两倍大小的图像)时，为什么只包含更大的图像和一半大小的大小不太好，这样你就只能在非视网膜图像上有一幅图像变得更小(图像中有同样多的细节)那样的话，你不需要双倍的图像量，因为你只有一个更高分辨率的图像，可以缩小到一半的大小来容纳
浏览 2提问于2013-07-29得票数 0
在web应用程序中，我需要处理大量高分辨率图像，这些图像是动态添加到DOM树中的。它们被预先加载，然后添加到页面中。检测这样的图像何时完成加载是一回事，为此我使用了load事件，但是如何检测它何时使用Javascript在浏览器中完成了呈现呢？当处理高分辨率图像时，实际的绘制过程可能需要很长时间，知道何时结束非常重要。
浏览 85提问于2013-01-29得票数 44
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我在我的自定义数据集上使用YOLOv5x模型。推理时间最初为0.055s，然后逐渐增加到2秒。在验证中也会发生同样的事情。迭代从6秒开始，结束时间长达34秒。这种性能下降发生在每个训练环境中，所以我不认为它是关于数据集的。在ssh服务器中，我可以在不降低性能的情况下训练它。
我现在的gpu是RTX 2070。我有16 i7内存和i7-9750小时cpu</
浏览 2提问于2022-07-26得票数 0
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图像下采样性能
、、、、
我正在从事图像识别(标记检测)的工作，并正在研究图像下采样预识别以提高性能。推理是我将对图像进行下采样，对其运行检测算法，然后使用下采样因子对标记坐标进行插值。我认为下采样的成本是微不足道的，因为我们的gpu一直在做这件事。
因此，我尝试使用opencv进行下采样，发现我不仅没有得到任何改进，而且实际上花费了更长的时间。然后我认为这是因为我让<e
浏览 4提问于2016-11-09得票数 0
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我正在尝试加速一个人员计数器应用程序的推理速度，为了使用GPU，我已经按照描述设置了推理机配置： device_name = "GPU"
ie.SetConfig({ {PluginConfigParams/cldnn_global_custom_kernels/cldnn_global_custom_kernels.xml"} }, device_name); 并在推理引擎上加载网络，我已经设置了目标设备KEY_DYN_BATCH_EN
浏览 7提问于2020-01-29得票数 1
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我正在使用YOLOv4训练我的自定义检测器。来源：
训练时的问题之一是GPU和可用的视频RAM的计算能力。对象类的数量与训练模型所需的时间之间的关系是什么？此外，是否有可能通过减少对象类的数量来显著减少图像的推理时间？目标是在Raspberry Pi或Jetson Nano上运行推理<
浏览 0提问于2020-07-24得票数 3
在iPhone 4上使用"“和"”来描述一个应用程序，并试图理解它。话虽如此，有些事情还是很突出的。解析
浏览 5提问于2013-11-12得票数 1
我已经训练了一个模型(基于更快的rcnn )来识别1000x600图像中的80x80大小的对象。我有什么选择？我认为一种方法是将大图像分割成1000x6
浏览 3提问于2017-08-27得票数 1
#newb 我在用MobileNet SSD v2 (COCO) object detection model从直播的摄像头中检测火车。 我的目标是减少推理时间。COCO数据集可在here上使用-有3745张带注释的火车图像。 我正在使用this tutorial by Coral重新训练移动网络模型。所以，如果我使用COCO的训练图像创建一个数据集，并重新训练这个特定的模型，<e
浏览 42提问于2020-07-20得票数 2
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我在New的事务跟踪摘要中发现，有些API花费了大量时间(几乎20-30秒)来执行，其中几乎90%的时间花在Controller::invokeAction方法中。有人能解释一下为什么花这么多时间在invokeAction方法上吗？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 11
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我已经训练了一个faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco模型(可用的)，用于自定义对象检测。但是，在GPU上预测(3000 X 2000)像素大小(约1-2 MB )的图像需要25到40秒左右<
浏览 1提问于2018-06-04得票数 6
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我一直注意到我有很多可绘制的目录-可绘制的hdpi，ldpi，mdpi，xhdpi。我知道这些目录用于不同的屏幕密度(扩展目的，就像android会使用来自hdpi的图像，如果屏幕有这个屏幕密度的话)。但这不是dp单元的全部要点吗？为什么又发明了轮子？
浏览 0提问于2014-07-16得票数 0
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我有一个在Ubuntu14.04上运行的Nvidia GTX 1080。我试图用tensorflow 1.0.1实现一个卷积的自动编码器，但是这个程序似乎根本不使用GPU。运行程序后的输出如下：
1 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.soCreating TensorFlow device (/gpu:3) -> (de
浏览 1提问于2017-04-20得票数 0
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在视频输入过程中拍照
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我目前正在尝试在以较低质量捕获视频的过程中拍摄质量最好的图像。问题是，我正在使用视频流来检查人脸是否在摄像头前面，这需要大量的资源，所以我使用较低质量的视频流，如果检测到任何人脸，我想拍一张高质量的照片。
致以最良好的问候和感谢您的帮助！
浏览 2提问于2013-06-06得票数 0
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我想遍历一个覆盖屏幕上每个像素的数组。Grain, new Vector2(x,y), Color.White); }...my纹理是在数组值为true时绘制到屏幕上的1x1像素图像。它运行得不错--但我覆盖的屏幕越多，肯定会有延迟。有没有更好的方法来实现我想要实现的目标？
浏览 0提问于2010-03-30得票数 2
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是否有可能将两个网络叠加在一起，在不同的输入数据分辨率上进行操作？
下面是我的用法：就像谷歌，我想识别图像中的文本。与谷歌不同，我只能访问非常有限的计算资源。我的解决方案是，不要在整个场景图像上使用序列到序列的网络，我首先使用YOLO运行对象检测，然后将裁剪传递给序列到序列模型，注意-OCR。为了进一步减少处理时间，我在低分辨率上运行目标
浏览 0提问于2017-11-17得票数 6
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