infer

YOLO系列的目标检测模型随着YOLOv5的引入变得越来越强大了。在这篇文章中，我们将介绍如何训练YOLOv5为你识别自己定制的对象。 本文我们使用公共血细胞检测数据集，你可以自己导出，也可以在自己自定义数据上使用本教程。 公共血细胞检测数据集： https://public.roboflow.ai/object-detection/bccd 为了训练检测器，我们采取以下步骤： 安装YOLOv5依赖项 下载自定义YOLOv5对象检测数据 定义YOLOv5模型配置和架构 训练一个定制的YOLOv5检测器 评估YOLOv5性能 可视化YOLOv5训练数据 对测试图像使用YOLOv5进行推断 导出并保存YOLOv5权重以供将来使用 YOLOv5的新技术点 就在两个月前，我们对googlebrain引入EfficientDet感到非常兴奋，并写了一些关于EfficientDet的博客文章。我们认为这个模型可能会超越YOLO家族在实时目标探测领域的突出地位，但事实证明我们错了。 三周内，YOLOv4在Darknet框架下发布，我们还写了很多关于YOLOv4技术解析的文章。 在写这些文章的几个小时之前，YOLOv5发布了，我们发现它非常清晰明了。 YOLOv5是在Ultralytics-Pythorch框架中编写的，使用起来非常直观，推理速度非常快。事实上

TypeScript 4.1 快要发布了，老爷子 Anders Hejlsberg[1] 加入了一项重大更新， 「字符串模板类型」 的支持。昨天看到这个更新的我特别兴奋，曾几何时，只要一遇到字符串拼接相关的类型，TypeScript 就束手无策了，比如： Vuex 中加了 namespace 以后， dispatch 一个 mutation type 会带上前缀 dispatch('cart/add') 。 lodash 的 get 方法，可以对一个对象进行 get(obj, 'a.b.c') 这样的读取。 现在 4.1 加入的这个新功能让这一切都拥有了可能。 基础语法 它的语法和 es 里的字符串模板很相似，所以上手成本也很低，先看几个例子： type EventName<T extends string> = `${T}Changed`; type T0 = EventName<'foo'>; // 'fooChanged' type T1 = EventName<'foo' | 'bar' | 'baz'>; // 'fooChanged' | 'barChanged' | 'bazChanged' type Concat<S1 extends string, S2 extends string> = `${S1}${S2}`; type T2 = Concat<'Hello

本文转载于： 子棐之GPGPU 的 TensorRT系列入门篇 学习一下加深印象 Why TensorRT 训练对于深度学习来说是为了获得一个性能优异的模型，其主要的关注点在与模型的准确度、精度等指标。推理（inference）则不一样，其没有了训练中的反向迭代过程，是针对新的数据进行预测，而我们日常生活中使用的AI服务都是推理服务。相较于训练，推理的关注点不一样，从而也给现有的技术带来了新的挑战。 需求 现有框架的局限性 影响 高吞吐率 无法处理大量和高速的数据 增加了单次推理的开销 低响应时间 应用无法提供实时的结果 损害了用户体验（语音识别、个性化推荐和实时目标检测） 高效的功耗以及显存消耗控制 非最优效能 增加了推理的开销甚至无法进行推理部署 部署级别的解决方案 非专用于部署使用 框架复杂度和配置增加了部署难度以及生产率 根据上图可知，推理更关注的是高吞吐率、低响应时间、低资源消耗以及简便的部署流程，而TensorRT就是用来解决推理所带来的挑战以及影响的部署级的解决方案。 TensorRT的部署流程 TensorRT的部署分为两个部分： 　　1. 优化训练好的模型并生成计算流图 　　2. 使用TensorRT Runtime部署计算流图 那么我们很自然的就会想到下面几个问题？ 　　1. TensorRT支持什么框架训练出来的网络模型呢？ 　　2.

Python的Tkinter库的安装 在FCN代码中运行infer.py时出现如下错误： File "infer.py", line 4, in <module> import matplotlib.pyplot as plt File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 115, in <module> _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/backends/__init__.py", line 32, in pylab_setup globals(),locals(),[backend_name],0) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/backends/backend_tkagg.py", line 6, in <module> from six.moves import tkinter as Tk File "/usr/local/lib/python2.7/dist

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation） 传统的训练函数，一个batch是这么训练的： for i,(images,target) in enumerate(train_loader): # 1. input output images = images.cuda(non_blocking=True) target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True) outputs = model(images) loss = criterion(outputs,target) # 2. backward optimizer.zero_grad() # reset gradient loss.backward() optimizer.step() 获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数； optimizer.zero_grad()

参数 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 本地文件读取实例：://localhost/path/to/table.csv sep : str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：'\r\t' delimiter : str, default None 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效） delim_whitespace : boolean, default False. 指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'

Python之Pandas：pandas.DataFrame.to_csv函数的简介、具体案例、使用方法详细攻略 目录 pandas.DataFrame.to_csv函数的简介 pandas.to_csv()函数的具体案例 pandas.DataFrame.to_csv函数的简介 DataFrame. to_csv ( path_or_buf=None , sep=',' , na_rep='' , float_format=None , columns=None , header=True , index=True , index_label=None , mode='w' , encoding=None , compression='infer' , quoting=None , quotechar='"' , line_terminator=None , chunksize=None , date_format=None , doublequote=True , escapechar=None , decimal='.' , errors='strict' ) def to_csv Found at: pandas.core.generic def to_csv( self, path_or_buf:Optional[FilePathOrBuffer]=None, sep

一、创建项目 （1）进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public （2）创建项目 点击添加数据集：找到这两个 然后创建即可。 会生成以下项目： 二、启动环境，选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下，先进行解压： !unzip /home/aistudio/data/data15067/ fruit.zip !unzip /home/aistudio/data/data15072/PaddleDetec.zip 之后在左边文件夹就可以看到解压后的内容了： 三、查看fruit-detection中的内容： 其实是类似pascal voc目标检测数据集的格式 （1） Annotations 以第一个apple_65.xml为例： folder：文件夹名称 filename：图片名称 path：文件地址 size：图片的大小 object：图片中的对象名称以及其的左下角和右上角的坐标。 < annotation > < folder > train </ folder > < filename > apple_65.jpg </ filename > < path > C:\tensorflow1\models\research\object

作者：熊唯，黄飞 ，腾讯 PCG/QQ研发中心/CV应用研究组 AI 如果真的可以写代码了，程序员将何去何从？近几年，NLP 领域的生成式任务有明显的提升，那通过 AI 我们可以让代码自动完成后续补全吗？本文主要介绍了如何使用 GPT2 框架实现代码自动补全的功能。 如果 AI 真的可以自己写代码了，程序员将何去何从？ 我去年做过一个代码补全的小功能，打包为 androidStudio 插件，使用效果如下： 代码补全模型预测出的结果有时的确会惊吓到我，这也能学到~? 那如果给它见识了全世界的优秀代码，再给足够量级参数和优秀的模型框架，真的可以实现需求作为输入，直接输出代码吗? "我的需求讲完了，你的代码呢?" 希望可以看到这一天。 代码补齐功能有其他优秀插件也已实现，比如 tabnine，Kite 和国产的 aixcoder。本文主要介绍下代码补全功能需要实现的整套流程。主要包括数据，算法和工程。 数据 众所周知，算法工程师大部分时间都在处理数据。 深度学习是使用大数据训练模型的一个过程，数据是很重要的一个模块。人是会累的，休息不好还导致记忆不好。AI 是你给多少数据它就能存储接收多少数据，学不到信息那是人的错，给的数据不好或者算法设计不好。所以我们先尽可能多的准备好训练数据。 1、数据采集 本文的目的是代码补全，训练数据就是代码段。考虑到每种语言风格和语法都不一致

版本：5.1.5.0 include NvInfer.h NvInferPlugin.h NvCaffeParser.h NvOnnxConfig.h NvOnnxParser.h NvOnnxParserRuntime.h NvUffParser.h NvUtils.h 说明： 红色标记的：NvInfer.h， NvInferPlugin.h, NvUtils.h是公用的。其他用来支持:Caffe, Onnx和Uff(tensorflow) 功能： Nvidia官方提供的TRT插件的API 0：命名空间：nvidia + infer --- > nvinfer1 不变 namespace nvinfer1 1：枚举变量 Plugin类型 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4352624/blog/4512300