定义模型结构 首先使用 PyTorch 定义一个简单的网络模型: class ConvBnReluBlock(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(3, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, 3) self…

阿里妹导读:近日,阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”. AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow.Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更高效地实现模型背后的业务.这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合.在大规模机器学习应用中,考虑到大规模的模型部署,机器学习的推理侧计算量往往是训练侧计算量的十倍以上,所以推理侧的优化尤其重要.” MNN背后的技术框架如何设计…

淘宝上用的移动AI技术,你也可以用在自己的产品中了. 刚刚,阿里巴巴宣布,开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN(Mobile Neural Network),用于在智能手机.IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测. 这是阿里开源的首个移动AI项目,已经用于阿里手机淘宝.手机天猫.优酷等20多个应用之中.覆盖直播.短视频.搜索推荐.商品图像搜索.互动营销.权益发放.安全风控等场景.在IoT等移动设备场景下,也有若干应用. 阿里表示,在iOS.Android的CPU.GPU性能上,…

桔妹导读:「滴滴技术」将于本月开始,联合各技术团队为大家带来精彩分享.你想了解的技术干货,深度专访,团队及招聘将于每周三与你准时见面.本月为「滴滴云平台事业群分享月」,在今天的内容中,云平台事业群-机器学习平台团队与你聊一聊AI技术在滴滴平台上的实践思考.IFX 团队经过 2年多的奋斗,已将 AI 部署服务于公司安全.地图.车载.普惠.车服.IT等业务团队,覆盖司乘 APP,桔视设备,代驾记录仪,AIBox(边缘计算 AI 盒子),国际化司乘 APP 等智能化需求的场景,覆盖千万级别设备,千亿级…

目录 前言 准备工作 构造 InferenceSession 对象 & 初始化 让模型 Run 总结 前言 在上一篇博客中:[推理引擎]ONNXRuntime 的架构设计,主要从文档上对ONNXRuntime的执行流程进行了梳理,但是想要深入理解,还需从源码角度进行分析. 本文以目标检测模型NanoDet作为分析的基础,部分代码主要参考:超轻量级NanoDet MNN/TNN/NCNN/ONNXRuntime C++工程记录 - DefTruth的文章 - 知乎,在此表示感谢! 准备工作 Ort…

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变,以vlog.短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐.同时,随着AI智能.美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用,促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升,也让视频应用场景更加丰富. 当前剪辑产品功能多样.素材丰富,但是开发周期较长.门槛较高.为了让剪辑软件更加智能.简单易用,提升开发者的效率,HMS Core 6为开发者提供视频编辑服务(Video Editor Kit),提供视频导入.编辑.渲染.导出.媒资管理等一站式视…

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b…

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,…

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程.    Tengine 同 ncnn 一样,也是优秀的端侧推理框架,前面写过一篇<ncnn 模型转换及量化流程>,有兴趣的同学可以查阅.   下面开始. 1.编译 Tengine Tools    CmakeList.txt 中打开 CONVERT_TOOL 和 QUANT_TOOL…

ONNXRuntime,深度学习领域的神经网络模型推理框架,从名字中可以看出它和 ONNX 的关系:以 ONNX 模型作为中间表达(IR)的运行时(Runtime). 本文许多内容翻译于官方文档:https://onnxruntime.ai/docs/reference/high-level-design.html ,并适当地添加一些自己的理解,由于对ONNXRuntime的认识还不够深入,因此可能会存在一些错误,希望多多指正,深入交流. 特色: 在不同平台上,最大限度地.自动地使用定制的加速器…