速度优化的方向: 1.减少输入图片的尺寸, 但是相应的准确率可能会有所下降2.优化darknet工程源代码(去掉一些不必要的运算量或者优化运算过程)3.剪枝和量化yolov3网络(压缩模型---> 减枝可以参考tiny-yolo的过程 , 量化可能想到的就是定点化可能也需要牺牲精度)4.darknet -----> caffe/tensorflow + tensorrt(主要是针对GPU这块的计算优化) 精度优化的方向: 1.增加数据量和数据种类(coco + voc + kitti数据集训练…

Shuffle过程介绍可以查看该博客:http://langyu.iteye.com/blog/992916 优化方向: 压缩:对数据进行压缩,减少写读数据量: 减少不必要的排序:并不是所有类型的Reduce需要的数据都是需要排序的,排序这个nb的过程如果不需要最好还是不要的好: 内存化:Shuffle的数据不放在磁盘而是尽量放在内存中,除非逼不得已往磁盘上放:当然了如果有性能和内存相当的第三方存储系统,那放在第三方存储系统上也是很好的:这个是个大招: 网络框架:netty的性能据说要占优了:…

转自:UNITY3d在移动设备上的一些优化实战(一)-概述 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/39233921 项目进入了中期之后,就需要对程序在移动设备上的表现做分析评估和针对性的优化了,首先前期做优化,很多瓶颈没表现出来,能做的东西不多,而且很多指标会凭预想,如果太后期做优化又会太晚,到时发现一些问题改起来返工量就有太大.前一阵子花了大量时间从 cpu gpu 内存 启动时间 到发热量对项目做了一翻大规模的体检和优化,效果还是显著的,在…

Jetson TX2上的demo 一.快速傅里叶-海动图 sample The CUDA samples directory is copied to the home directory on the device by JetPack. The built binaries are in the following directory: /home/ubuntu/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/bin/armv7l/linux/release/gnueabihf…

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自:https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔:Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall,Mahmoud Abuzaina,Md Faijul Amin,Jayaram Bobba,Roman S Dubtsov,Evarist M Fomenko,Mukesh Ganga…

Tomcat8史上最全优化实践 1.Tomcat8优化 1.1.Tomcat配置优化 1.1.1.部署安装tomcat8 1.1.2 禁用AJP连接 1.1.3.执行器(线程池) 1.1.4 3种运行模式 1.3.使用Apache JMeter进行测试 1.3.1.下载安装 1.3.2.修改主题和语言 1.3.3.创建首页的测试用例 1.3.4.启动.进行测试 1.3.5.聚合报告 1.4.调整tomcat参数进行优化 1.4.1.禁用AJP服务 1.4.2.设置线程池 1.4.2.1.最大线程…

参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放…

参考文章:How to Capture Camera Video and Do Caffe Inferencing with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 上篇博客:在Jetson TX2上捕获.显示摄像头视频 介绍了一个脚本 tegra-cam.py.主要是在Jetson TX2上显示三种摄像头捕获的视频.本节将对脚本进行扩展,使用caffe分类模型对摄像头视频进行演示. 主要的测试环境:python3和Jetso…

参考文章:How to Capture and Display Camera Video with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 在Jetson TX2捕获和显示摄像头视频,包括IP CAM(网络摄像头).USB webcam和板载摄像头.代码应该也适用于Jetson TX1 先决条件 带有GStreamer和python支持的OpenCV构建并安装在Jetson TX2,我使用的是OpenCV-3.4.0和pyth…

caffe是Nvidia TensorRT最支持的深度学习框架,因此在Jetson TX2上安装caffe很有必要.顺便说一句,下面的安装是支持python3的. 先决条件 在Jetson TX2上完成JetPack-3.1的安装. 构建并安装OpenCV-3.4.0,并确保其在python3下正常工作.参考:在Jetson TX2上安装OpenCV(3.4.0) 安装步骤 安装依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev lib…