(5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。 三、epoll的优点 (1)不需要轮询所有的文件描述符 (2)每次取就绪集合,都在固定位置 (3)事件的就绪和IO触发可以异...
RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成，分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层，此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算，这些操作均可进行量化，从模型结构上分析来看，RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的...
之前我们已经适配了 Transformer 用在目标检测领域的开山之作：DETR(DEtectionTRansformer)，然而其精度并没...
RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成,分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层,此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算,这些操作均可进行量化,从模型结构上分析来看,RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的激活...
RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成,分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层,此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算,这些操作均可进行量化,从模型结构上分析来看,RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的激活...
RT-DETR 模型分析 在对RT-DETR 量化压缩前,我们对它进行了分析。RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成,分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层,此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算,这些操作均可进行量化,从模型结构上分析来看,RT-DETR 模...
由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。 三、epoll的优点 (1)不需要轮询所有的文件描述符 (2)每次取就绪集合,都在固定位置 (3)事件的就绪和IO触发可以异步解耦 四、epoll函数原型 4.1、epoll_create(int size) ...
RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型 本文分享自华为云社区《高性能网络设计秘笈:深入剖析Linux网络IO与epoll》,作者: Lion Long 。 一、epoll简介 epoll是Linux内核中一种可扩展的IO事件处理机制,可替代select和poll的系统调用。处理百万级并发访问性能更佳。
简介:RT-DETR(Real-Time Detection, Embedding, and Tracking)是一种基于Transformer的实时目标检测模型,结合百度智能云文心快码(Comate)的文本生成能力,可以进一步提升数据处理效率。本文将详细介绍RT-DETR的网络结构、数据集获取、环境搭建、训练、推理、验证、导出及部署流程,并提供文心快码的链接。
一键完成图优化、离线量化、编译、对分功能，整个过程耗时不到5分钟，大大提高了模型编译效率。编译输出的文件保存在output文件夹中，用于AX650N Demo板上的运行。在AX650N上运行RT-DETR时，耗时小于10ms，完全满足实时运行需求。后处理耗时仅为0.17ms，显著降低了CPU负载。随着Vision Transformer网络模型...