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dl／t645規(guī)約 文章 進入dl／t645規(guī)約技術社區(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。通過在大數(shù)據(jù)集上訓練網(wǎng)絡，可以創(chuàng)建
  • 關鍵字： Firefly DL  深度學習  人工智能  

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”技術進行計算機視覺工作已是很普遍的應用，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)看起來反應過慢?！　榱耸挂曨l文件及串流視頻在分析上能加快反應，Intel OpenVINO Too
  • 關鍵字： OpenVINO  串流視頻  DL Stream    

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
  • 關鍵字： OpenVINO  圖形化接口工具  DL Workbench    

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
  • 關鍵字： OpenVINO  DL Workbench  圖形化接口工具    

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
  • 關鍵字： OpenVINO  圖形化接口工具  DL Workbench    

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。顧澤蒼博士帶領他的廣州硅基智控科技有限公司技術團隊，瞄準世界最先進的AI算法作為對抗的目標，將
  • 關鍵字： SDL  DL  

電壓突變的影響--DV/DT以及電流突變的影響--DL/DT

  • 數(shù)字信號主要的頻率分量都位于它的轉折頻率以下。轉折頻率FKNEE與脈沖上升時間TR相關，而與傳播延遲、時鐘速率或轉換頻率無關：信號傳播的整個路徑，包
  • 關鍵字： DT  DV  DL  電壓突變  

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
  • 關鍵字： LabVIEWCC++Dl  

基于DL／T645規(guī)約的電能表集抄無線傳感器網(wǎng)絡MAC協(xié)議設計

  • 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)絡的數(shù)據(jù)通信需求，構造了一種具有實時性和可靠性服務質量的無線傳感器網(wǎng)絡MAC層模型。
  • 關鍵字： 無線傳感器網(wǎng)絡  QoS&mdash  MAC層模型  DL／T645規(guī)約  數(shù)據(jù)傳輸  

DL-01低頻電療儀電路剖析

  • DL-01低頻電療儀電路剖析,低頻電流對人體的穿透能力很強，故低頻電療儀對頸椎病、肩周炎、腰椎間盤突出、風濕、關節(jié)炎、腦供血不足、人體內(nèi)部非病毒性炎病都有一定的療效。根據(jù)實物拆解繪制的DL-01型低頻家用電療儀原理電路如附圖所示。電路的
  • 關鍵字： DL  低頻  電療儀    

電壓突變的影響--DV/DT以及電流突變的影響--DL/D

  • 數(shù)字信號主要的頻率分量都位于它的轉折頻率以下。轉折頻率FKNEE與脈沖上升時間TR相關，而與傳播延遲、時鐘速率或轉換頻率無關：信號傳播的整個路徑，包括器件封裝、電路板布局以及連接器等，如果要它們正確地分發(fā)轉換
  • 關鍵字： DT  DV  DL  電壓突變    
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