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早在今年5月百度飞桨联手百度APP技术团队开源了飞桨前端推理引擎Paddle.js,一时间国内Web开发的小伙伴们欢欣鼓舞,毕竟是国内首个开源的机器学习Web在线预测方案。 GitHub项目地址: https… 飞桨Pad...发表于深度学习技... PaddleOCR数据集训练(检测模型训练) paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用?1、下载模型新建pr...
ONNX深度学习推理引擎libonnx立项宣言 2020年10月中旬,我在挖坑网发布了一个项目计划,计划手写一份纯C版AI深度学习推理引擎,并支持硬件加速接口,大家有啥意见及建议,还请不吝惕教。受到了广大“坑友”的积极响应,并立即开展了项目研发工作… 阅读全文 ...
1. 模型训练和推断:在使用深度学习模型进行任务训练和推断时,通常需要将输入数据转换为数字形式(例如整数索引),以便模型能够理解和处理。将字符串标签转换为索引标签可以方便地将字符标签表示为模型所需的输入格式。 2. 序列标注:在一些自然语言处理任务中,如命名实体识别、词性标注等,需要对输入文本的每个字符进行标注...
特别是ONNX标准的流行,让我觉得有必要自己开发一个微型推理框架,不为别的,就只为能在低端嵌入式设备上运行各种开源的预训练模型,且不要对模型动刀,况且训练模型,吃力不讨好,还不如用现成的,本来,好用的深度学习模型,就那么些,大家基本都差不多。 说了这么多,再说点技术架构:...
使用深度学习提取特征点的SLAM系统已经很多了,典型工作就是GCN-SLAM和SuperPoint-SLAM。感觉深度学习特征点相较传统ORB、SIFT这类特征点,主要优势在于重复性和鲁棒性,特征点的精度明显提升。缺点就是需要GPU,模型前向推理和NMS的计算本身也非常耗时。而且深度学习特征点的泛化性很差,也很难学习旋转不变性,在大旋转变化...
在深度学习中,模型训练和推理的速度是非常关键的;通过使用C/C++,开发者能够写出更加高效的代码来加速这些过程。例如,一些深度学习模型需要在嵌入式设备或移动设备上运行,这些场景下对内存和计算资源都有严格的限制,因此优化性能就尤为重要。 五、C/C++在算法底层开发中的作用...
如果你确定方向为算法岗的话，建议深入学习c++，而不是java。很多深度学习框架底层都是由 C/C++ 语言...
AscendCL(Ascend Computing Language)是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库,提供模型加载与执行、媒体数据处理、算子加载与执行等API,能够实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。 了解了这些大步骤后,下面我们再展开来说明开发应用具体涉及哪些关键功能?各...
人工智能产生式系统实验包括正向推理反向推理以及建立事实库java或C语言实现 人工智能范式, 1.基本概念定义机器学习是一门研究如何通过计算手段,利用经验提升自身性能的学科。 人工智能、机器学习与深度学习三者间的关系如图1-1所示图1-1概念间关系 1.1人