接下来，我们在VisDrone2019-test测试集上对网络进行了评估。在NVIDIA Tegra TX2实验环境下，我们评估了神经网络的表现。该环境配备了256核NVIDIA Pascal架构GPU，具备1.33 TFLOPS的峰值计算能力和8GB的内存空间。在此环境下，我们使用了Ubuntu 18.04 LTS操作系统、NVIDIA JetPack 4.4.1、CUDA 10.2以及cuDNN 8.0....
在这些落地中,这些网络都没有使用预训练参数。 在嵌入式应用实验中,我们使用NVIDIA Tegra TX2作为实验环境,该环境具有256核NVIDIA Pascal架构GPU,提供1.33 TFLOPS的峰值计算性能和8GB的内存。软件环境为Ubuntu 18.04 LTS操作系统、NVIDIA JetPack 4.4.1、CUDA 10.2和cuDNN 8.0.0。 在VisDrone2019-test测试效果 基于NVID...
在这些落地中,这些网络都没有使用预训练参数。 在嵌入式应用实验中,我们使用NVIDIA Tegra TX2作为实验环境,该环境具有256核NVIDIA Pascal架构GPU,提供1.33 TFLOPS的峰值计算性能和8GB的内存。软件环境为Ubuntu 18.04 LTS操作系统、NVIDIA JetPack 4.4.1、CUDA 10.2和cuDNN 8.0.0。 在VisDrone2019-test测试效果 基于NVID...
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在嵌入式应用实验中,我们使用NVIDIA Tegra TX2作为实验环境,该环境具有256核NVIDIA Pascal架构GPU,提供1.33 TFLOPS的峰值计算性能和8GB的内存。软件环境为Ubuntu 18.04 LTS操作系统、NVIDIA JetPack 4.4.1、CUDA 10.2和cuDNN 8.0.0。 在VisDrone2019-test测试效果 基于NVIDIA Tegra TX2的结果 Drone-YOLO实际效果 左边...
一个TFLOPS (teraFLOPS) 等于每秒1万亿 (=10^12) 次的浮点运算, 一个PFLOPS (petaFLOPS) 等于每秒1千万亿 (=10^15) 次的浮点运算。 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/137719986 参考:https://baike.baidu.com/item/Gflops/989595 【22】CUDA NMS、Fast NMS、Cluster NMS、Matrix NMS ...
Jetson Nano是一款嵌入式人工智能计算设备,具有强大的运算和存储能力。在本系统中,选用Jetson Nano作为硬件平台,如图3所示。Jetson Nano采用NVIDIA Maxwell GPU架构,并搭载四个ARM A57处理器核心,支持4GB LPDDR4内存,能够支持高达1TFLOPS的运算性能,而且能够满足实时视频流处理的需求,如表1所示。
在嵌入式应用实验中,我们使用NVIDIA Tegra TX2作为实验环境,该环境具有256核NVIDIA Pascal架构GPU,提供1.33 TFLOPS的峰值计算性能和8GB的内存。软件环境为Ubuntu 18.04 LTS操作系统、NVIDIA JetPack 4.4.1、CUDA 10.2和cuDNN 8.0.0。 在VisDrone2019-test测试效果 基于NVIDIA Tegra TX2的结果 Drone-YOLO实际效果 左边是...
Jetson Nano是一款嵌入式人工智能计算设备,具有强大的运算和存储能力。在本系统中,选用Jetson Nano作为硬件平台,如图3所示。Jetson Nano采用NVIDIA Maxwell GPU架构,并搭载四个ARM A57处理器核心,支持4GB LPDDR4内存,能够支持高达1TFLOPS的运算性能,而且能够满足实时视频流处理的需求,如表1所示。
强大计算能力: 昇腾310能够提供多达16 TOPS(Tera Operations Per Second)的整数计算能力和8 TFLOPS(Tera Floating Point Operations Per Second)的浮点计算能力,能够高效处理复杂的深度学习模型。 丰富的接口支持: 昇腾310支持多种接口,包括PCIe、I2C、UART等,方便与各种外设进行连接,适用于广泛的应用场景。 全场景AI支...