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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  

Adobe收購印度初創(chuàng)公司Rephrase.ai 押注AIGC領域

  • 11月23日，Adobe確認已收購位于印度班加羅爾的AI初創(chuàng)公司Rephrase.ai，后者主要通過AI技術將文本轉(zhuǎn)換為虛擬形象視頻。Rephrase.ai團隊在生成式AI音視頻技術、文本到視頻生成工具方面的專業(yè)知識將擴展Adobe的生成式視頻功能。據(jù)悉Rephrase.AI的大部分員工將加入Adobe。完成收購后，Rephrase.ai原有投資方可能會在獲利后退出，而創(chuàng)始人團隊將獲得現(xiàn)金和Adobe股票。資料顯示Rephrase.ai成立于2019年，在被Adobe收購前，Rephrase.ai已融資1
  • 關鍵字： Adobe  AI  AIGC  Firefly  

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(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(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(zhuǎn)折頻率以下。轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(gòu)造了一種具有實時性和可靠性服務質(zhì)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(zhuǎn)折頻率以下。轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)換
  • 關鍵字： DT  DV  DL  電壓突變    
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