importtimeimporttorchimporttorch.nnasnn# 假设有一个预训练的深度学习模型model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(64*16*16,10)# 假设输入是 64x64 的图像)# 随机生成一个输入图像input_ima...
frame=cap.read()ifnotret:break# 模拟深度学习模型处理start_time=time.time()# 假设处理过程time.sleep(0.03)# 模拟处理时间end_time=time.time()frame_count+=1total_time+=(end_time-start_time)cap.release()fps=frame_count/total_timeiftotal_time>0else0print(f"...
计算FPS:将输入数据序列的总帧数除以总处理时间,得到FPS。 fps = num_frames / total_time 三、影响FPS的关键因素 系统性能:系统硬件(如CPU、GPU)的性能会直接影响FPS。使用高性能的GPU通常会比使用CPU更快,能更高效地处理深度学习模型。 输入数据大小:输入数据的分辨率和大小会影响处理时间。通常,数据越大,模型...
深度Q 网络(DQN)是第一个在 Atari 游戏中展示人类专业玩家控制水平的学习算法 [70]。该算法在七种 Atari 2600 游戏中进行测试,表现优于之前的方法,如具备特征构建 [3] 和神经卷积 [34] 的 Sarsa 算法,并在三种游戏上表现优于人类专业水平。 深度循环 Q 学习(DRQN)在输出前使用循环层扩展 DQN 架构,这对状...
一、深度学习模型推理时间与FPS的求取方法 推理时间推理时间是指模型在处理单个样本所需的时间。这个时间取决于模型的复杂性和所使用的硬件设施。对于神经网络模型,推理时间通常在毫秒到秒之间。为了精确地测量推理时间,可以使用Python中的time库。下面是一个例子: import time model.eval() # 设定模型为评估模式 ...
人工智能那么火热,作为游戏行业的技术人员可定也不会放过,今天,我们就一起来聊聊,在游戏中人工智能是如何实现深度学习技术的。 我们关注基于深度学习的游戏AI中广泛存在的问题以及使用的环境,如 Atari/ALE、《毁灭战士》(Doom)、《我的世界》(Minecraft)、《星际争霸》(StarCraft)和赛车游戏。另外,我们综述了现有的研究...
两阶段检测器中最具代表性的Faster RCNN检测器其帧速最快只有 11FPS,达不到实时性的要求。而在单阶段检测器中,SSD检测器的帧速为 43FPS,速度性能明显优于 Faster RCNN。一种轻量化的Tiny Yolov1版本的检测速度达到了 192FPS,而Yolov2和Yolov3也能够分别达到 154FPS 和76FPS,但最为重要的是,Yolov2 和 ...
Parameters低 ≠ Latency低。( Parameters低 ≠ FPS高) 06:58影响网络运算速度(不包含前处理与后处理)的因素 显卡 网络结构:不是参数量越低速度越快,不是加两个深度可分离卷积,网络的速度就越快。有一个MAC的概念( Memory Access Cost ,内存运算成本)。
本文综述了用于打电子游戏的深度学习算法,分析了不同类型的电子游戏对深度学习系统的要求,同时也列举了一些开放性挑战。 摘要:在本论文中,我们综述了近期深度学习在不同类型的电子游戏中的应用进展,如第一人称射击游戏(FPS)、街机游戏或即时战略游戏(RTS)。我们分析了不同的游戏对深度学习系统的独特要求,以及将这些机...
这里我们创建了两个可执行网络,两个深度学习模型分别在CPU与计算棒上执行推理,其中第一个可执行网络的推理请求数目是2个,执行异步推理。 人脸检测演示 03 基于OpenVINO的人脸检测模型与landmark检测模型,实现了一个CPU级别高实时人脸检测与landmark提取的程序,完整的...