YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in

有兴趣查看原文:YOLO详解 人眼能够快速的检测和识别视野内的物体,基于Maar的视觉理论,视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点,然后综合这些信息完成整体描述,人眼逆向工程最相像的是DPM模型. 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 +

sobel检测的C版本,neon和GPU的时间比较. Platform: LG G3, Adreno 330 ,img size 3264x2448 sobel: C code neon GPU 73 13 42+3.7+6.6 单位:ms GPU时间=memory time+Queued time+Run time Sobel org Sobel vector Sobel vector + mem_fence Queued time 4.6 7.2 2.8 Wait time 0.07 0.0

如果游戏的渲染瓶颈来自于GPU 首要任务就是找出造成GPU瓶颈的因素所在,通常GPU的性能受到像素分辨率的影响,特别是在移动客户端的游戏,但是内存带宽和顶点计算的影响也需要注意.这些因素的影响都需要实时的测试和定位. 像素分辨率 像素分辨率是指GPU每秒可以渲染的像素个数,如果游戏受到像素分辨率的影响,则意味着游戏每帧描绘的像素点个数超过了GPU可以处理的极限. 检测游戏是否收到像素分辨率的影响可以通过以下方式: . 分析游戏,注意GPU的运行时间: . 在unity的Player Settin

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC

原文链接:http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51878004 1. 基本概念 1)CNN:Convolutional Neural Networks 2)FC:Fully Connected 3)IoU:Intersection over Union (IoU的值定义:Region Proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值,如果IoU低于0.5,那么相当于目标还是没有检测到) 4)ICCV:Internationa

目录 一.Darknet优势 二.Darknet的结构 三.Darknet安装 四.Darknet的训练 五.Darknet的检测 正文 一.Darknet优势 darknet是一个由纯C编写的深度学习框架,它有着其它深度学习框架无法相比的优势: 1.易于安装:在makefile里面选择自己需要的附加项(cuda,cudnn,opencv等)直接make即可,几分钟完成安装:2.没有任何依赖项:整个框架都用C语言进行编写,可以不依赖任何库,连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数:3.结

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

<?php //时区设置,可在php.ini文件中进行全局设置,默认使用的UTC时间 #date_default_timezone_set("Asia/Chongqing"); //检测时间是否正确,比如9月只有30天检测 $v = checkdate(9, 30, 2013) ? "格式正确" : "格式错误"; echo $v."<br/>"; $v = checkdate(9, 31, 2013) ?

opencv 3.0 DPM cascade contrib模块 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM检测的C++代码,目前开源的DPMC++代码不多,在2.4的opencv 版本中,DPM模块中在检测时用的是latentSVM,这个是标准的DPM matlab源码中使用的分类器,不过在在voc_release 5.01版本中已经也加入了cascade.这一版本

上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练,接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸. 首先需要说明的是我这里的训练数据是卡口数据是在监控下面的照片,主要为了截取卡口摄像头拍摄下的照片的车脸部分,如下图是待检测图像: 这里主要基于了opencv中自带的检测函数,可以对目标物检测有一个较好的认识,读者可以用cmake生成Opencv的源码工程来细看具体实现细节(Cmake真是个神器).这里用到了timer头文件,可以

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近

Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到

http://www.leiphone.com/gpubitcoin.html 呵呵,这么红火的东东,不了解就长不了见识. 转一下两个东东,这挖矿机天天在算什么内容,还有,当前为什么GPU比CPU有优势: ~~~~~~~~~~~~~~ 比特币说的是计算的特定数学问题到底是什么问题?那个数学问题有什么用啊??求解啊? 所谓的计算特定数学问题(挖矿),其实是在生成 block (一种用于维护 比特币 系统的安全性的机制). 它所涉及的密码学本质导致它越来越难算. 这个计算与其他的分布计算项目没有任何

今天系统报警了!!!!!顿时人又不好了!!!查看系统日志, 报错如下: Did not receive adequate CPU time slice. Last known CPU usage time at 14:45:03:180 CST. Inactivity duration was 32 seconds. 0000047a CoordinatorCo W HMGR0152W: CPU Starvation detected. Current thread scheduling del

前言 周一一早网管收到来自阿里云的一堆警告,发现我们维护的一个网站下有数十个被挂马的文件.网管直接关了vsftpd,然后把警告导出邮件给我们. 取出部分大致如下: 服务器IP/名称 木马文件路径 更新时间 木马类型 状态(全部) *.*.*.* /path/*144.gif 2017/8/7 5:53 Webshell 待处理 *.*.*.* /path/*132.jpg 2017/8/7 5:23 Webshell 待处理 *.*.*.* /path/*156.txt 2017/8/7 5:2

本文是使用深度学习进行目标检测系列的第二篇,主要介绍SPP-net:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition,即空间金字塔池化网络,用以解决卷积神经网络中固定输入大小的问题. 一.算法动机及尝试解决的问题 1. 传统的卷积神经网络的输入通常是一个固定大小(比如\(224x224\)的图像,因此当我们任意输入一张图像时需要对其进行缩放,作者认为这种手动的缩放可能会降低识别精度: 2. 在

简介 John the Ripper免费的开源软件,是一个快速的密码破解工具,用于在已知密文的情况下尝试破解出明文的破解密码软件,支持目前大多数的加密算法,如DES.MD4.MD5等.它支持多种不同类型的系统架构,包括Unix.Linux.Windows.DOS模式.BeOS和OpenVMS,主要目的是破解不够牢固的Unix/Linux系统密码. 安装 John the Ripper下载地址:http://www.openwall.com/john/ 源码包安装 系统:CentOS6.5 软件包

人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.主要包括模板匹配.人脸特征.形状与边缘.纹理特性.颜色特征等方法. 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计

作者:Ross Girshick 该论文提出的目标检测算法Fast Region-based Convolutional Network(Fast R-CNN)能够single-stage训练,并且可以同时学习对object proposals的分类与目标空间位置的确定,与以往的算法相比该方法在训练和测试速度.检测精度上均有较大提升. 目标检测算法比较复杂主要是因为检测需要确定目标的准确位置,这样的话就面临着两个主要的问题:首先,大量的candidate object locations(pro