项目中需要使用LabVIEW控制NI FPGA board产生控制信号等,使用GPU对采集的数据进行高性能计算,因此方案之一是用Visual Studio设计基于CUDA的GPU并行计算算法代码,然后生成DLL,使用LabVIEW设计NI FPGA board控制代码并调用DLL,采用LabVIEW完成所有软件设计. LabVIEW官网资源: 给出了使用CUDA的工具包:http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/zhs/nid/210829 使用方法简介:h

前言 之前每次进行机器学习和模型训练的时候发现想要训练不同模型的时候需要使用不同的框架,有时候费了九牛二虎之力终于写下了几百行代码之后,才发现环境调试不通,运行效率也差强人意,于是自己写了一个基于LabVIEW的机器视觉工具包,让编程变得更简单便捷的同时,还能够使用多种框架和硬件加速. 一.工具包内容 此人工智能视觉工具包主要优势如下: **1. 图形化编程,无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目. 多种摄像头数据采集和矩阵计算. 数百种图像算子的调用. 提供tensorflow.pytorc

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r

前言 前面我们给大家介绍了基于LabVIEW+YOLOv3/YOLOv4的物体识别(对象检测),今天接着上次的内容再来看看YOLOv5.本次主要是和大家分享使用LabVIEW快速实现yolov5的物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载.若配置运行过程中遇到困难,欢迎大家评论区留言,博主将尽力解决. 一.关于YOLOv5 YOLOv5是在 COCO 数据集上预训练的一系列对象检测架构和模型.表现要优于谷歌开源的目

前言 前面给大家介绍了自己开发的LabVIEW AI视觉工具包,后来发现有一些onnx模型无法使用opencv dnn加载,且速度也偏慢,所以就有了今天的onnx工具包,如果你想要加载更多模型,追求更高的速度,那可以使用LabVIEW onnx工具包实现模型的推理与加速. 一.工具包内容 这个开放神经网络交互工具包主要优势如下: 简单编程:图形化编程,无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目; 提供多种框架生成的onnx模型导入模块:包括pytorch.caffe.tensorflow.padd

前言 上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包[ONNX],今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5. 以下是YOLOv5的相关笔记总结,希望对大家有所帮助. 内容 地址链接 [YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来 https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html [YOLOv5]LabVIEW OpenCV dnn快速实

前言 前面给大家介绍了使用LabVIEW工具包实现图像分类,目标检测,今天我们来看一下如何使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割. 一.什么是图像实例分割? 图像实例分割(Instance Segmentation)是在语义检测(Semantic Segmentation)的基础上进一步细化,分离对象的前景与背景,实现像素级别的对象分离.并且图像的语义分割与图像的实例分割是两个不同的概念,语义分割仅仅会区别分割出不同类别的物体,而实例分割则会进一步的分割出同一个类中的不同实例的物

下载代码示例 移动设备正呈现着像素越来越高,屏幕尺寸越来越小的发展趋势. 由于像素着色的能耗非常大,因此 DPI 的增加以及移动设备固有的功耗受限环境为降低像素着色成本带来了巨大的压力. MSAA 有助于轻松降低像素着色成本,并丝毫不影响图像质量. 英特尔研究人员近期推出了一项名为 Coarse Pixel Shading 的技术,其工作原理与 MSAA 类似,但能够将着色率降至每像素一次. Coarse Pixel Shading 和 MSAA 非常适用于正向渲染管道,但不太适用于递延管道.

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

[译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法 PS:我决定翻译一下<Advanced Illumination Techniques for GPU-Based Volume Raycasting>.像我翻译其他资料一样,只按我的需要和观点来翻译.有的部分详细翻译,附加注解,有的部分直接略过. 摘要 raycasting是一种高效的体渲染算法.它可用于交互式的医学成像.科学数据显示等领域. 本书首先介绍raycasting算法用到的基础概念,这是基础,必须先理解了才行. 本书着重

原文链接 下载代码样本 特性/描述 日期: 2016 年 5 月 5 日 GPU Detect 是一种简短的示例,演示了检测系统中主要显卡硬件(包括第六代智能英特尔® 酷睿™ 处理器产品家族)的方式. 代码下载包括文档,旨在用作指南,且应该根据游戏的特定需求进行调整. 系统要求 硬件: CPU: 支持的英特尔® CPU GFX:在 Microsoft DirectX* 10(或更高版本)硬件上使用 Microsoft DirectX* 10 显卡 API 操作系统: Microsoft Wind

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

作者:Cascade链接:https://www.zhihu.com/question/21231074/answer/20701124来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 想要理解GPU与CPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么.现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子. 大家可能都见过上面这张图,这是老版本Direct X带的一项测试,就是一个旋转的立方体.显示出一个这样的立方体要经过好多步骤,我们先考虑简单的,想象一下他是个线框,没有

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

前言 写了多年的LabVIEW程序,你是否面临这样的问题 总是在做一些重复的工作,感觉很没有意思: 总在不停的写代码,做类似的控件,实现相同的功能,丝毫没有成就感: 总在天加班,没有时间去提高自己; 你也知道简单的重复并不能带来效率的提高,却不知道走向何方,无奈而又焦急着? 小黑今天带你聊一聊LabVIEW吸星大法,让你在工作中越来越有效率,体会一切皆可掌控的妙感~ 记住,我们的口号是 : 告别重复造车,你的就是我的,万物皆为我所用~ 引言 经过了前两篇的介绍,相信接触LabVIEW你已经了解一

前言 写了多年的LabVIEW程序,你是否面临这样的问题 总是在做一些重复的工作,感觉很没有意思: 总在不停的写代码,做类似的控件,实现相同的功能,丝毫没有成就感: 总在天加班,没有时间去提高自己; 你也知道简单的重复并不能带来效率的提高,却不知道走向何方,无奈而又焦急着? 小黑今天继续带你聊一聊LabVIEW吸星大法,让你在工作中越来越有效率,体会一切皆可掌控的妙感~ 记住,我们的口号是 : 告别重复造车,你的就是我的,万物皆为我所用~ 引言 上一篇,我介绍UI控件的复用.通过UI Contr