在 CNN 上的吞吐量较 CPU 提高 70 倍 80X ResNet-50 oogLeNet V -19 60X 40X 20X 0 P100 (FP16) P4 (INT8) V100 (FP16) 工作负载:ResNet-50, oogleNet,V -19 | 数据集:ImageNet | PU 服务器:至强 E5-2690 v4 2 6 Hz | PU:添加 1 块 NVIDIA® Tesla® V100 或 Tesla P4 图表 ...
CNN 是目前机器用来识别物体的图像处理器。CNN 已成为当今自动驾驶汽车、石油勘探和聚变能研究领域的眼睛。在医学成像方面,它们可以帮助更快速发现疾病并挽救生命。 得益于 CNN 和递归神经网络 (RNN),各种 AI 驱动型机器都具备了像我们眼睛一样的能力。经过在深度神经网络领域数十年的发展以及在处理海量数据的 GPU ...
孪生 CNN 网络以及基于细节的匹配算法已部署在 Nvidia Jetson Nano 套件上,以实时开发具有最小延迟和可接受匹配精度的 CFRS。 方法 我们开发了一个由三个主要组件组成的 CFRS,即非接触式手指图像捕获模块、基于 CNN 的全局特征匹配模块和细节特征匹配模块。 提议的 CFRS 使用具有 Sony IMX219 8 兆像素传感器的 Ras...
现在让我们谈谈 Nsight DL designer,这是我们用于卷积神经网络或 CNN 的工具。它包括一个 IDE,可以帮助您创建实时推理 CNN, 它是基于 Gui 的编辑器,提供了非常直观的模型表示。它还包括一个分析器,该分析器利用 GPU 指标来帮助识别可能过于昂贵的层,然后帮助推动优化例如重新排序图层以帮助加快操作,甚至可能进行权衡...
卷积神经网络是识别物体的图像处理器。在某些情况下,CNN 图像识别表现优于人类,包括识别猫、血液中的癌症迹象以及 MRI 扫描影像中的肿瘤。CNN 已成为当今自动驾驶汽车、石油勘探和聚变能源研究领域的点睛之笔。在医疗健康方面,它们可以加快医学成像发现疾病的速度,并且更快速地挽救生命。
卷积神经网络是识别物体的图像处理器。在某些情况下,CNN 图像识别表现优于人类,包括识别猫、血液中的癌症迹象以及 MRI 扫描影像中的肿瘤。CNN 已成为当今自动驾驶汽车、石油勘探和聚变能源研究领域的点睛之笔。在医疗健康方面,它们可以加快医学成像发现疾病的速度,并且更快速地挽救生命。
CNN通常是“前馈”的,因为数据在没有循环的情况下流过各层。而对于RNN(以及像LSTM和GRU这样的变体)来讲,每次计算后都会有一个单独的权重循环回自身,给网络一种“记忆”感,这让网络能够做出有时间意识的预测,在文本分析等场景中很有用。 由于深度学习数学可以归结为线性代数,因此某些操作可以重写为对GPU更友好的矩...
代理部署了CNN和RNN模型来执行所有这些工作负载,这是很棒的。而今天,我们看到许多由它们驱动的新应用案例,就像我在这里提到的那样,它们无处不在。拥有它的好处是为您提供可行的见解,可以向您发送一个大的检测结果,发现问题,以便人类可以去那里修复它。 但这就够了吗?不,我们变得懒惰了。我们希望机器人为我们工作...
CNN通常是“前馈”的,因为数据在没有循环的情况下流过各层。而对于RNN(以及像LSTM和GRU这样的变体)来讲,每次计算后都会有一个单独的权重循环回自身,给网络一种“记忆”感,这让网络能够做出有时间意识的预测,在文本分析等场景中很有用。 由于深度学习数学可以归结为线性代数,因此某些操作可以重写为对GPU更友好的矩...
Mask R-CNN 是 2017 年推出的两阶段目标检测和分割模型。由于其模块化设计,它是一个优秀的体系结构,适用于各种应用。在本节中,我将引导您通过可复制的步骤从 NGC 和一个开源 COCO 数据集获取预训练的模型,然后使用 TLT 训练和评估模型。 要开始,请设置一个NVIDIA NGC帐户,然后拉出 TLT 容器:...