针对该任务,PP-Tracking基于端到端的One Shot高精模型FairMOT[8],替换为更轻量的骨干网络HRNetV2-W18,采用多种Tricks,如Sync_BN与EMA,保持性能的同时大幅提高了精度,并且扩大训练数据集,减小输入尺寸,最终实现服务端轻量化模型在权威数据集MOT17上精度达到MOTA 65.3,在NVIDIA Jetson NX上速度达到23.3FPS,GPU上速度...
随着复杂程度提高,即使使用Numpy矢量化代码,速度也远低于Julia。 Numpy非常适合已经附带如sum()或mean()或std()等简单方法的数组,但使用这些方法的同时还需使用逻辑,这并不简单,还会严重拖慢运算速度。 在Julia中,无需费心思考代码的矢量化。即使是看起来很愚蠢的代码,使用简单的for循环和元素对元素的逻辑检查,运行...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 配置GPU,因为可能有多个GPU,这里用了第0号GPU # 第一步:准备数据(上一节已经准备好了,这里只是调用而已,链接在最开头) train_data = LoadData(data_path=["PeMS_04/PeMS04.csv", "PeMS_04/PeMS04.npz"], num_nodes=307, divide_days=[45, 14], ...
采用多种Tricks,如Sync_BN与EMA,保持性能的同时大幅提高了精度,并且扩大训练数据集,减小输入尺寸,最终实现服务端轻量化模型在权威数据集MOT17上精度达到MOTA 65.3,在NVIDIA Jetson NX上速度达到23.3FPS,GPU上速度可达到60FPS!
Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework for Python. 鼎鼎大名的Scrapy,相信不少同学都有耳闻,课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的,这方面的介绍文章有很多,推荐大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy 轻松定制网络爬虫》,历久弥新。
cuSignal是RAPIDS库生态系统的更新版本。旨在分析和处理任何形式的信号,并在scikit-learn信号库之后进行了紧密建模。与scikit-learn不同,cuSignal将NVIDIA GPU的功能带到信号处理中,从而导致计算速度提高了几个数量级。 Signals are abundant: audio, radio or other electromagnetic waves (like gamma, infrared ...
PyLearn是一个基于Theano的库,它给Theano引入了模块化和可配置性,可以通过不同的配置文件来创建神经网络。 九、Hebel Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库,可以通过YAML文件决定神经网络的属性,提供了将神级网络和代码友好分离的方式,并快速地运行模型,它是用纯Python编写,是很友好的库,但由于开发不久,就深度和广大...
液体)的H5小游戏基于H5的智力水滴益智游戏设计与实现基于Cocos2D的微信小游戏的设计与实现基于cocos2d-x的跑酷游戏前端系统指尖律动微信小游戏的设计与实现基于重力传感器的飞机大战游戏开发手机平台加减乘除口算训练游戏开发基于wpf的三维动画的设计与实现基于GPU编程的国画风格实时渲染的研究与实现 ...
gensim – 人性化的话题建模库。 hebel – GPU 加速的深度学习库。 NuPIC – 智能计算 Numenta 平台。 pattern – Python网络挖掘模块。 PyBrain – 另一个 Python 机器学习库。 Pylearn2 – 一个基于 Theano 的机器学习库。 python-recsys – 一个用来实现推荐系统的 Python 库。
Caffe2:一个轻量级的,模块化的,可扩展的深度学习框架。 keras:以 tensorflow/theano/CNTK 为后端的深度学习封装库,快速上手神经网络。 MXNet:一个高效和灵活的深度学习框架。 Pytorch:一个具有张量和动态神经网络,并有强大 GPU 加速能力的深度学习框架。 SerpentAI:游戏代理框架,可使用任意视频游戏作为深度学习沙箱。