1.一种使用GPU硬件的TLD视频运动目标跟踪方法,包括如下步骤: (1)获取灰度图像: 将待跟踪视频中的任意一帧图像加载到计算机内存后转化为灰度图像; (2)判断灰度图像是否是待跟踪视频中的第1帧图像,若是,则执行步骤(3),否则,执行步骤(5); (3)确定初始运动目标位置矩形框: 从待跟踪视频中第1帧灰度图像中,将含...
本发明公开了一种使用GPU硬件的TLD视频运动目标跟踪方法,解决了现有技术跟踪性能不高和不具有实时处理能力的问题.本发明实现的步骤:(1)获取灰度图像;(2)判断灰度图像是否是待跟踪视频中的第1帧图像;(3)确定初始运动目标位置矩形框;(4)获得灰度图像元;(5)追踪灰度图像元特征点;(6)筛选灰度图像的图像元;(7)对...
AI Studio提供GPU配置如下,显存32G很棒,查询命令:nvidia-smi train_batch_size=8,显存使用20G 大于8分钟运行完一个epoch,总计耗时大约80分钟 In [7] #采用PPYOLOv2,backbone选用ResNet50_vd_dcn num_classes = len(train_dataset.labels) model = pdx.det.PPYOLOv2(num_classes=num_classes, backbone='Res...
Considering heterogeneous CPU-GPU platforms have been more popular than ever, it is a challenge to exploit the computing capacity of heterogeneous platform to improve the efficiency of LT trackers for real-time requirement. This paper focuses on TLD, which is the first LT tracking framework, and ...
图1 图2 图3 图4 海信TLD40V68P即将上市 小米L55M5-AB全面屏PRO￥3,499 操作系统PatchWall 屏幕尺寸40英寸55英寸 分辨率1920×10803840×2160 CPU四核 Cortex A53 1.5GHz 64位 GPUMali-450 750MHz RAM内存2GB ROM容量32GB 刷新率60Hz 网络功能有线/WiFi(双频,2.4/5GHz) ...
我们可以采用并行计算技术,将一部分任务分发给GPU或者其他并行处理设备来加快运算速度,提高实时性。 此外,结合现有的多传感器信息融合技术也是提高多目标跟踪准确性和鲁棒性的重要手段。通过将来自不同传感器的信息进行有效融合,我们可以获取更全面的环境信息,从而更准确地判断和追踪目标。 十二、深度学习在多目标跟踪中的...
实验环境为Intel i7处理器和NVIDIA GPU,使用Python语言和OpenCV库实现算法。 (二)实验结果与分析 通过实验,我们发现基于TLD模型的多目标跟踪算法可以在多个公开数据集上实现高精度的多目标跟踪。与传统的多目标跟踪算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和适应性,能够有效地处理目标的外观变化和背景干扰等问题。此外,该算法...
图1 图2 图3 图4 海信TLD42V68P即将上市 小米L55M5-AB全面屏PRO￥3,499 操作系统PatchWall 屏幕尺寸42英寸55英寸 分辨率1920×10803840×2160 CPU四核 Cortex A53 1.5GHz 64位 GPUMali-450 750MHz RAM内存2GB ROM容量32GB 刷新率60Hz 网络功能有线/WiFi(双频,2.4/5GHz) ...
#将 current_prob 建立在 gpu 上 current_prob = torch.zeros((num_objects, height, width), dtype=torch.float).cuda() # 检查 current_prob 是否在 gpu 上 print("current_prob device:", current_prob.device) print("shape of current_mask:", current_mask.shape) print("num_objects:",...
To run in CPU, installation of Tensorflow and Keras will suffice. However, to run in GPU, further Tensorflow-gpu and keras-gpu must be installed. Tensorflow GPU and Keras GPU version utilizes cuda cores in our GPU for faster training time. However, running in GPU is not mandatory....