dl stream 文章 進入dl stream技術(shù)社區(qū)
Firefly DL小巧輕便，嵌入式深度學習加速部署
- 近年來，機器視覺系統(tǒng)越來越多地基于可變條件進行自動化決策。開發(fā)這些系統(tǒng)所需的時間和精力可能會讓人望而卻步。而深度學習的出現(xiàn)正在改變這一局面，并使自動化決策觸手可及。開源庫、Nvidia硬件和FLIR相機等資源正在幫助實現(xiàn)這一變化。走進深度學習“一張圖片勝過千言萬語”這句話在機器視覺領(lǐng)域里從未像今天這樣真實。機器視覺可以將數(shù)千甚至數(shù)百萬行代碼用簡單地經(jīng)過圖片和少量編碼訓練后的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所代替。深度學習是一種機器學習形式，它使用在輸入和輸出節(jié)點之間有許多“深層”層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過在大數(shù)據(jù)集上訓練網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)建
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深化CentOS Stream的演進
- 中國北京 – 2023年6月26日 – 在兩年多前，紅帽推出了CentOS Stream，作為圍繞紅帽企業(yè)Linux（RHEL）展開合作的核心。CentOS Stream的推出縮短了紅帽工程師、合作伙伴、客戶和社區(qū)之間的反饋周期，同時更加透明地展示了RHEL中的創(chuàng)新。我們看到在特殊興趣小組（Special Interest Groups，SIG）社區(qū)中已經(jīng)取得了巨大成功，大大加快了新技術(shù)的集成和整合。汽車專業(yè)興趣小組就是一個很好的例子。硬件合作伙伴也加快了對新硬件技術(shù)的支持，利用CentOS Stream
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看 Intel OpenVINO DL Stream 如何加速視頻推理
- 隨著人工智能興起，利用“深度學習”技術(shù)進行計算機視覺工作已是很普遍的應(yīng)用，如圖像分類、對象檢測等。通常只需將單張圖像送入訓練好的模型中進行推理即可得到輸出結(jié)果，但當遇到視頻文件或串流視頻時，逐格(by Frame)圖像分析就變得很沒效率，因為幀間時間差距過短（通常為1/30~1/60秒），場景中的對象位移量（變形量）可能過小，導致幀間得到幾乎相同的計算結(jié)果（對象位置、尺寸及分類），浪費計算資源，也讓系統(tǒng)看起來反應(yīng)過慢。 為了使視頻文件及串流視頻在分析上能加快反應(yīng)，Intel OpenVINO Too
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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（下）
- ＊實際案例操作：SSD對象檢測接下來就用一個實際的例子來說明如何操作DL Workbench。1.數(shù)據(jù)集預處理 如果手上沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集可供測試，可以參考官網(wǎng)[6]的說明下載需要的公開數(shù)據(jù)集及標注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數(shù)據(jù)集舉例說明。點選網(wǎng)頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（中）
- ＊DL Workbench工作流程在開始實際操作前，先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程，方便后面理解實際操作項目，如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install)：前面已經(jīng)介紹過，除了可直接一步一步安裝在計算機上，也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝，方便沒有采購硬件的人，先利用Intel提供的云端測試平臺來選擇合適的硬件
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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（上）
- 看過或玩過「神奇寶貝（寶可夢）」的朋友都知道，訓練家們要根據(jù)怪獸的屬性（火系、草系、電系等）給予適當?shù)呐嘤?，再挑選合適的對象及不斷的對戰(zhàn)磨煉才能有好的戰(zhàn)斗表現(xiàn)。同樣地，AI模型訓練師也是如此，依據(jù)不同的應(yīng)用場景（圖像分類、對象檢測、圖像分割等），挑選適合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反復調(diào)整合適的超參數(shù)，如此才能有好的成果。由于這樣的調(diào)參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成，傳統(tǒng)上只靠一堆數(shù)字報表來分析調(diào)整方向，所以非常仰賴專業(yè)工程師的能力才能完成。因此Intel Op
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推薦自律學習（SDL）模型自動駕駛項目
- 前言中國嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事、日本阿波羅株式會社首席技術(shù)官顧澤蒼博士（中國籍）在業(yè)內(nèi)最早發(fā)表論文，指出當前在人工智能領(lǐng)域占據(jù)主流地位的“深度學習” （ Deep? Learning? DL）存在嚴重缺陷；并在多年以前就有針對性地個人獨自發(fā)明出有中國知識產(chǎn)權(quán)的新一代人工智能 “自律學習”（ Self? Discipline? Learning? SDL）創(chuàng)新算法。顧澤蒼博士帶領(lǐng)他的廣州硅基智控科技有限公司技術(shù)團隊，瞄準世界最先進的AI算法作為對抗的目標，將
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美樂威將在2019年ISE展會重點推出實用的IP視頻轉(zhuǎn)換解決方案
- 美樂威 — 作為創(chuàng)新視頻接口、推流設(shè)備和轉(zhuǎn)換設(shè)備的獲獎開發(fā)者，將攜其迅速增多的產(chǎn)品系列亮相2019年荷蘭ISE展會，開啟美樂威2019年商展日程。公司將于2月5-8日在8-G430展位展示其新推出的產(chǎn)品，重點介紹IP視頻轉(zhuǎn)換解決方案，該方案簡化了視頻推流制作，可以將基帶信號轉(zhuǎn)換為IP視頻流，比傳統(tǒng)方案性價比更高、實用性更強。 美樂威明星展品包括新推出的Pro Convert系列NDI轉(zhuǎn)換器。NDI轉(zhuǎn)換器采用了由NewTek公司開發(fā)且普及度極高的NDI IP媒體技術(shù)，幫助用戶將傳統(tǒng)視頻信號可靠
- 關(guān)鍵字： Magewell IP視頻轉(zhuǎn)換解決方案 Pro Convert系列 NDI轉(zhuǎn)換器 Ultra Stream HDMI編碼盒 音視頻采集推流
LabVIEW 調(diào)用 C/C++ Dll 詳解
- LabVIEW在配上NI的采集卡或者別的第三方的硬件，約等于神器（雖然有時候貴了點）。這樣你可以比較集中精力的專注于數(shù)據(jù)處理了，就不用學
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基于OPenWrt開源系統(tǒng)的無線視頻監(jiān)控智能車設(shè)計
- 引入了一種基于開源系統(tǒng)的無線視頻監(jiān)控智能車設(shè)計方案，該方案利用雙核、雙系統(tǒng)的開源硬件來搭建智能車的基礎(chǔ)設(shè)備，再利用開源的OpenWrt系統(tǒng)構(gòu)建基于REST API的用戶交互接口。用戶可以通過該接口控制智能車的運動，以及獲取傳感器數(shù)據(jù)，最后利用基于Web的開源攝像頭采集系統(tǒng)MJPEG―STREAM搭建視頻監(jiān)控系統(tǒng)。本方案可降低開發(fā)成本、提高開發(fā)效率，具有較高的應(yīng)用價值。
- 關(guān)鍵字： OpenWrt MJPEG―STREAM 開源 ATmega32U4
基于DL／T645規(guī)約的電能表集抄無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議設(shè)計
- 隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力行業(yè)對各種電能表終端的遠程、實時管理，以及對抄表數(shù)據(jù)的通信需求成為一項重要的研究課題。將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)用于多功能電能表數(shù)據(jù)通信，需解決各層協(xié)議的通信機制和與DL／T645規(guī)約匹配等問題。文中提出了一種改進型的基于IEEE802．15．4的QoS—MAC協(xié)議，并針對電力DL／T645規(guī)約的電能表各類數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶攸c以及集中抄表無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通信需求，構(gòu)造了一種具有實時性和可靠性服務(wù)質(zhì)量的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層模型。
- 關(guān)鍵字： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) QoS&mdash MAC層模型 DL／T645規(guī)約 數(shù)據(jù)傳輸
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