原创 C++調用Python總結
最近要通過開源數據集測試模型，官方標籤有的不適合整理爲C++格式進行處理，因此準備通過與Python混合編程實現。網上關於如何實現有很多資料，這裏總結下用到的資料和遇到問題。 1、工程配置 python是必須要裝好的，這裏
2019-06-20 20:42:32
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原创 TensorRT+ int8官方論壇中有趣的討論總結
最近學習通過NVIDIA的顯卡進行TensorRT加速及int8校準，遇到很多問題，準備認真學習下。關於int8校準的理論在論壇上已有很多介紹，這裏對官方論壇中感覺有趣的討論記錄一下，便於後期翻閱。 1、自定義層的int8優化
2019-06-18 20:46:40
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原创 Win10+VS2015+cuda10.1安裝
最近學習TensorRT，在GTX1080顯卡上測試的好好的例子在RTX2070上死活不成功，分析可能是cuda9.0太老，該版本的TensorRT不支持Turing系列的顯卡。因此準備升級cuda10.1，期間一直出現錯誤導
2019-06-10 23:53:52
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原创 mmdnn命令說明
Caffe轉mxnet模型——mmdnn中提到了使用mmdnn對模型進行轉換，當時對轉換的命令不是很清楚，最近重新查了一些，整理下mmdnn的轉換命令。 一步轉換 mmdnn的一步轉換命令是mmconvert，源於mmdn
2019-05-29 19:46:08
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原创 vs2015診斷工具臨時文件關閉
最近通過vs2015調試系統，突然出現C盤空間不足的問題，有的時候還有內存被Microsoft.VsHub.Server.HttpHost大量佔用的現象。 通過Everything搜索C盤下當天修改的文件，找到了 %user%
2019-04-25 04:07:59
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原创 Ubuntu下opencv編譯總結
最近頻繁重裝Ubuntu系統o(╥﹏╥)o，對重裝Ubuntu涉及的opencv做個總結。 Ubuntu安裝依賴項 cuda、cudnn等安裝這裏就不說了，主要爲通過終端執行的相關依賴項安裝指令，參考鏈接： ubuntu
2019-04-08 20:29:56
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原创 TensorRT學習（一）文檔理解
參考來源 高性能深度學習支持引擎實戰——TensorRT 本文源於對雲棲社區該博文的理解，算是總結下TensorRT是什麼。 TensorRT解釋 從TensorRT這個名字上開始解釋，一般一維數組叫做Vector（即向量），
2019-03-27 20:34:00
原创 Mxnet使用TensorRT加速模型 —— Mxnet官方例子
官方示例鏈接 Optimizing Deep Learning Computation Graphs with TensorRT 本文檔代碼來源於mxnet官方網站翻譯，添加自己運行情況。NVIDIA的TensorRT是用於加
2019-03-20 20:30:02
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原创 創建Gstreamer插件
參考鏈接 一步一步創建GStreamer插件(ZZ) 配置步驟 步驟基本與《一步一步創建GStreamer插件(ZZ) 》中所描述的相同，這裏做簡要整理 1、獲取創建插件的模板gst-template 如果沒有安裝git，則
2019-03-19 20:35:24
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原创 GStreamer+win10+vs2015配置
參考鏈接 windows 上vs2017配置gstreamer的開發環境 GStreamer - On Windows 配置步驟 1、下載文件，runtime和SDK包 https://gstreamer.freedesktop.
2019-03-12 18:41:14
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原创 論文閱讀 - Quality Classified Image Analysis with Application to Face Detection and Recognition
綜述 作者認爲當前人臉識別相關研究沒有考慮圖像質量對識別結果的影響，通過實驗確定模型在訓練和預測中圖像質量越相似的結果準確性越高，因此對訓練集進行質量分類，並訓練出不同質量的人臉檢測識別模型和質量判斷模型，根據質量判斷結果將人臉放
2019-01-21 22:33:40
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原创 Caffe轉mxnet模型——mmdnn
mmdnn支持的模型轉換類型最多，它先是將模型轉換到IR，再轉換到目標框架。 轉換步驟 1、確保環境安裝，如mxnet和caffe，由於caffe停止更新，目前很難找到cuda9的安裝方法，因此安裝cpu版本僅用於模型轉換
2018-12-23 23:22:42
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原创 Caffe轉mxnet模型——mxnet工具
轉換步驟 參考鏈接： Mxnet學習系列4----Caffe模型轉換成Mxnet模型 Windows環境下轉換工具的使用基本和這個博客說明相同，過程總結爲： 1、下載mxnet源碼（使用mxnet/tools/caffe
2018-12-23 23:22:42
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原创 mxnet代碼理解 —— SyncCopyFromCPU
SyncCopyFromCPU、SyncCopyToCPU SyncCopyFromCPU從內存連續區域同步拷貝數據，會在拷貝前調用WaitToWrite，直到當前NDArray的所有讀/寫操作都完成後可執行寫入操作。 vo
2018-11-26 08:07:26
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原创 mxnet代碼理解——MXAPIPredictor結構體
MXAPIPredictor結構體在 c_predict_api .cc中定義: // predictor interface struct MXAPIPredictor { std::vector<NDArray> out
2018-11-26 08:07:26
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