DeepStream 7.0 现在支持的两种路径具有固有的优势和权衡: 易于学习和集成:DeepStream 库简化了学习曲线,使您能够快速集成Python API,并见证GPU加速的直接好处。一个主要的例子是与 DeepStream Libraries 编解码器的集成,在那里,图像或视频帧的加速解码/编码的影响在几行代码后很快就会显现出来。 现成的解决
随着DeepStream 7.0 的推出,NVIDIA 为开发者开辟了新的途径,让他们可以继续灵活地使用 GStreamer 的强大功能,或者通过直观的 Python API 去挖掘 DeepStream 库的强大性能。这种双管齐下的方法不仅拓宽了 Python 开发者使用 NVIDIA 加速功能的途径,而且还能将这些功能无缝集成到现有的 AI 框架中。 图4. DeepStream 库 ...
DeepStream 7.0现在支持的两种方式各有优点: 易于学习和集成:DeepStream库简化了学习过程,使你能够快速集成Python API,并立即看到GPU加速的效果。一个典型的例子是与DeepStream库的编解码器集成,只需几行代码就可以看到图像或视频帧的加速解码/编码效果。 开箱即用的解决方案:如果你没有现有的处理流程框架,或者想从头开...
DeepStream SDK is ideal for a wide range of use cases across a broad set of industries. Multiple Programming Options Create powerful vision AI applications using C/C++, Python, or Graph Composer’s simple and intuitive UI. Real-Time Insights Understand rich and multi-modal real-time sensor data...
DeepStream 7.0 现在支持的两种路径有各自的优势和权衡: 易于学习和集成:DeepStream 库简化了学习曲线,使您能够快速集成 Python API 并见证 GPU 加速的直接优势。一个最好的例子就是与 DeepStream 库编解码器的集成,只需编写几行代码,就能迅速看到图像或视频帧加速解码/编码的影响。
NVIDIA Jetson NANO 2GB: DeepStream 简介与启用 NVIDIA所提供的开发资源,大多属于库(library)或API级别,包括CUDA、CUDNN、CuFFT、CuBLAS、TensorRT等,需要具备足够的C++/Python编程语言基础的开发人员,才有能力发去挥GPU/CUDA的并行计算优势,这个特性某种程度限制了并行计算相关应用的普及。
DeepStream 5.0功能 借助DeepStream 5.0,NVIDIA使在边缘上构建和部署基于AI的IVA应用程序的工作变得前所未有的轻松。以下是新功能: 支持NVIDIA Triton Inference Server Python绑定 应用程序的远程管理和控制 安全通讯 使用Mask R-CNN进行实例分割 对Triton Inference Server的支持 ...
DeepStream Python 应用程序使用 Gst-Python API 操作来构建流程并使用探测函数访问流程中各个点的数据。 数据类型都在本机 C 中,需要通过 PyBindings 或 NumPy 的 shim 层才能从 Python 应用程序访问它们。 张量数据是推理后得到的原始张量输出。 如果您尝试检测对象,则需要通过解析和聚类算法对该张量数据进行后处理...
DeepStream 5.0功能 借助DeepStream 5.0,NVIDIA使在边缘上构建和部署基于AI的IVA应用程序的工作变得前所未有的轻松。以下是新功能: 支持NVIDIA Triton Inference Server Python绑定 应用程序的远程管理和控制 安全通讯 使用Mask R-CNN进行实例分割 对Triton Inference Server的支持 ...
使用DeepStream Python API 的河流消耗量 在运行时添加和删除流 在运行时将特定流附加到具有特定模型的管道 涉及多个数据中心的大规模部署中的流管理 随着应用程序复杂性的增加,更改变得越来越困难。一个深思熟虑的发展战略从一开始就可以起到很大的作用。在下一节中,我将简要讨论开发 DeepStream 应用程序的不同方法。