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Firefly DL小巧輕便，嵌入式深度學(xué)習加速部署

近年來(lái)，機器視覺(jué)系統越來(lái)越多地基于可變條件進(jìn)行自動(dòng)化決策。開(kāi)發(fā)這些系統所需的時(shí)間和精力可能會(huì )讓人望而卻步。而深度學(xué)習的出現正在改變這一局面，并使自動(dòng)化決策觸手可及。開(kāi)源庫、Nvidia硬件和FLIR相機等資源正在幫助實(shí)現這一變化。走進(jìn)深度學(xué)習“一張圖片勝過(guò)千言萬(wàn)語(yǔ)”這句話(huà)在機器視覺(jué)領(lǐng)域里從未像今天這樣真實(shí)。機器視覺(jué)可以將數千甚至數百萬(wàn)行代碼用簡(jiǎn)單地經(jīng)過(guò)圖片和少量編碼訓練后的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )所代替。深度學(xué)習是一種機器學(xué)習形式，它使用在輸入和輸出節點(diǎn)之間有許多“深層”層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。通過(guò)在大數據集上訓練網(wǎng)絡(luò )，可以創(chuàng )建
關(guān)鍵字： Firefly DL 深度學(xué)習人工智能

11月23日，Adobe確認已收購位于印度班加羅爾的AI初創(chuàng )公司Rephrase.ai，后者主要通過(guò)AI技術(shù)將文本轉換為虛擬形象視頻。Rephrase.ai團隊在生成式AI音視頻技術(shù)、文本到視頻生成工具方面的專(zhuān)業(yè)知識將擴展Adobe的生成式視頻功能。據悉Rephrase.AI的大部分員工將加入Adobe。完成收購后，Rephrase.ai原有投資方可能會(huì )在獲利后退出，而創(chuàng )始人團隊將獲得現金和Adobe股票。資料顯示Rephrase.ai成立于2019年，在被Adobe收購前，Rephrase.ai已融資1
關(guān)鍵字： Adobe AI AIGC Firefly

　　隨著(zhù)人工智能興起，利用“深度學(xué)習”技術(shù)進(jìn)行計算機視覺(jué)工作已是很普遍的應用，如圖像分類(lèi)、對象檢測等。通常只需將單張圖像送入訓練好的模型中進(jìn)行推理即可得到輸出結果，但當遇到視頻文件或串流視頻時(shí)，逐格(by Frame)圖像分析就變得很沒(méi)效率，因為幀間時(shí)間差距過(guò)短（通常為1/30~1/60秒），場(chǎng)景中的對象位移量（變形量）可能過(guò)小，導致幀間得到幾乎相同的計算結果（對象位置、尺寸及分類(lèi)），浪費計算資源，也讓系統看起來(lái)反應過(guò)慢?！　榱耸挂曨l文件及串流視頻在分析上能加快反應，Intel OpenVINO Too
關(guān)鍵字： OpenVINO 串流視頻 DL Stream

＊實(shí)際案例操作：SSD對象檢測接下來(lái)就用一個(gè)實(shí)際的例子來(lái)說(shuō)明如何操作DL Workbench。1.數據集預處理如果手上沒(méi)有現成的數據集可供測試，可以參考官網(wǎng)[6]的說(shuō)明下載需要的公開(kāi)數據集及標注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數據集舉例說(shuō)明。點(diǎn)選網(wǎng)頁(yè)[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
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＊DL Workbench工作流程在開(kāi)始實(shí)際操作前，先大致說(shuō)明一下整個(gè)DL Workbench的工作流程，方便后面理解實(shí)際操作項目，如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install)：前面已經(jīng)介紹過(guò)，除了可直接一步一步安裝在計算機上，也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝，方便沒(méi)有采購硬件的人，先利用Intel提供的云端測試平臺來(lái)選擇合適的硬件
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看過(guò)或玩過(guò)「神奇寶貝（寶可夢(mèng)）」的朋友都知道，訓練家們要根據怪獸的屬性（火系、草系、電系等）給予適當的培訓，再挑選合適的對象及不斷的對戰磨煉才能有好的戰斗表現。同樣地，AI模型訓練師也是如此，依據不同的應用場(chǎng)景（圖像分類(lèi)、對象檢測、圖像分割等），挑選適合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反復調整合適的超參數，如此才能有好的成果。由于這樣的調參工作需要耗費大量的時(shí)間及精力才能完成，傳統上只靠一堆數字報表來(lái)分析調整方向，所以非常仰賴(lài)專(zhuān)業(yè)工程師的能力才能完成。因此Intel Op
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數字信號主要的頻率分量都位于它的轉折頻率以下。轉折頻率FKNEE與脈沖上升時(shí)間TR相關(guān)，而與傳播延遲、時(shí)鐘速率或轉換頻率無(wú)關(guān)：信號傳播的整個(gè)路徑，包
關(guān)鍵字： DT DV DL 電壓突變

LabVIEW在配上NI的采集卡或者別的第三方的硬件，約等于神器（雖然有時(shí)候貴了點(diǎn)）。這樣你可以比較集中精力的專(zhuān)注于數據處理了，就不用學(xué)
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隨著(zhù)智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力行業(yè)對各種電能表終端的遠程、實(shí)時(shí)管理，以及對抄表數據的通信需求成為一項重要的研究課題。將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )用于多功能電能表數據通信，需解決各層協(xié)議的通信機制和與DL／T645規約匹配等問(wèn)題。文中提出了一種改進(jìn)型的基于IEEE802．15．4的QoS—MAC協(xié)議，并針對電力DL／T645規約的電能表各類(lèi)數據傳輸的特點(diǎn)以及集中抄表無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的數據通信需求，構造了一種具有實(shí)時(shí)性和可靠性服務(wù)質(zhì)量的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )MAC層模型。
關(guān)鍵字：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò ) QoS&mdash MAC層模型 DL／T645規約數據傳輸

DL-01低頻電療儀電路剖析,低頻電流對人體的穿透能力很強，故低頻電療儀對頸椎病、肩周炎、腰椎間盤(pán)突出、風(fēng)濕、關(guān)節炎、腦供血不足、人體內部非病毒性炎病都有一定的療效。根據實(shí)物拆解繪制的DL-01型低頻家用電療儀原理電路如附圖所示。電路的
關(guān)鍵字： DL 低頻電療儀

數字信號主要的頻率分量都位于它的轉折頻率以下。轉折頻率FKNEE與脈沖上升時(shí)間TR相關(guān)，而與傳播延遲、時(shí)鐘速率或轉換頻率無(wú)關(guān)：信號傳播的整個(gè)路徑，包括器件封裝、電路板布局以及連接器等，如果要它們正確地分發(fā)轉換
關(guān)鍵字： DT DV DL 電壓突變