CV-CUDA CV-CUDA is an open-source project that enables building efficient cloud-scale Artificial Intelligence (AI) imaging and computer vision (CV) applications. It uses graphics processing unit (GPU) acceleration to help developers build highly efficient pre- and post-processing pipelines. CV-CUDA...
CVCUDA PinnedLoading CV-CUDACV-CUDAPublic CV-CUDA™ is an open-source, GPU accelerated library for cloud-scale image processing and computer vision. C++2.4k216 Repositories CV-CUDAPublic CV-CUDA™ is an open-source, GPU accelerated library for cloud-scale image processing and computer vision...
IT之家 12 月 21 日消息,英伟达宣布,CV-CUDA (Computer Vision – Compute Unified Device Architecture)高性能图像处理加速库,近日发布 Alpha 版本,正式向全球开发者开源。用户可在GitHub下载和试用。 CV-CUDA 是一个开源项目,可在 AI 成像和计算机视觉 (CV) 流程中通过 GPU 加速构建高效的预处理和后处理步骤。
英伟达宣布,CV-CUDA (Computer Vision – Compute Unified Device Architecture)高性能图像处理加速库,近日发布 Alpha 版本,正式向全球开发者开源。用户可在 GitHub 下载和试用。 CV-CUDA 是一个开源项目,可在 AI 成像和计算机视觉 (CV) 流程中通过 GPU 加速构建高效的预处理和后处理步骤。CV-CUDA 前期由 NVIDIA ...
CUDA 记录一下平常遇到的好用的CV库,免得以后想找的时候找不到。基本是平时遇到的,更新的会比较偏我目前在研究的方向,介绍部分可能会夹带私活。 大部分是Github仓库,也会有一些推荐的软件,以及能够避免踩坑的常识。 欢迎评论补充~ Log 2022.3.15 添加 awesome-faceReenactment,Grad Cam 2022.3.12 添加FiftyOne 模...
Image IO functions in highgui module, likecv::imreadandcv::imwrite, are re-implemented usingstbfor smaller code size. GUI functions, likecv::imshow, are discarded. cuda and opencl are disabled because there is no cuda on mobile, no opencl on ios, and opencl on android is slow. opencv...
cv2.circle(frame, (int(x),int(y)),15, (0,255,255), thickness=-1, lineType=cv.FILLED) cv2.putText(frame,"{}".format(i), (int(x),int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.4, (0,0,255),3, lineType=cv2.LINE_AA)# Add the point to the list if the probability is greater than...
python app.py --device cuda:0 --sam_model_type vit_b 具体可参考:github.com/gaomingqi/Tr 笔者的使用体验: 对于遮挡的情况,目前看来有一定概率会出现目标丢失的情况。例如当图中这个绿框的人走到这个橙色框时,后续的帧就完全断了。 在进行 Tracking 处理时,显存会不断的增大,而非一开始就 OOM。 使...
【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! Meta最新推出的视频跟踪工具CoTracker,发布没多久就在GitHub上斩获了1.4k星标。 从官方发布的几个DEMO来看,效果还是很震撼的。 一场马术比赛中,马匹在骑手的操纵下优雅地跨过障碍,画出了优美的弧线。
“FPS”的测试是基于Intel Core i7-8086K CPU、TITAN Xp GPU、Pytorch 0.4.1、CUDA9.0和CUDNN7.1环境。下图为使用DLA-34和Hourglass-104这2种结构在COCO测试集上的测试结果: 包含“/”的项表示“单尺度/多尺度”结果。可以看到使用Hourglass-104结构精度可以达到45.1% AP,超越了其他单阶段检测器。