NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
继续深度学习编译器的优化工作解读，本篇文章要介绍的是OneFlow系统中如何基于MLIR实现Layerout Transform。在2D卷积神经网络中，除了NCHW数据格式之外一般还存在NHWC的数据格式，对于卷积操作来说使用NHWC格式进行计算可能会获得更好的性能。但深度学习网络的训练一般来说是采用NCHW进行的，我们一般只有在推理时才做NCHW到NHWC的Layerout Transform。这里存在两个问题：首先对于一个算子比如Conv2D，它以NCHW方式训练时保存的权重格式是[out_channels, in_channels, *kernel_size]，但是要以NHWC格式进行推理时我们需要对权重的格式进行转换；然后对于没有权重的算子来说，我们也需要尽量的让算子支持NHWC的运算，来减少因为卷积算子前后插入的Transpose操作带来的额外开销。举个例子，假设有如下的一个小网络 x->conv->relu->conv->relu->out，如果我们要以NHWC格式执行那么我们除了对2个卷积的权重进行改动之外，我们还需要在conv前后插入transpose来修改输入到conv算子的数据格式，也就是x->transpose(0, 2, 3, 1)->conv->transpose(0, 3, 1, 2) -> relu -> transpose(0, 2, 3, 1)->conv->transpose(0, 3, 1, 2) -> relu->out。然后细心的读者可以发现，实际上这里存在很多冗余的Transpose，因为ReLU是支持以NHWC格式进行运算的，那么这个网络可以化简为x->transpose(0, 2, 3, 1)->conv->relu->conv->relu->transpose(0, 3, 1, 2)->out。这样可以减少一半的Transpose Op开销。
近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？
Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。
随着深度学习技术的发展，语音合成技术也经历了从传统的基于参数合成（HTS）至基于深度神经网络的样本级合成（Parallel WaveNet）的变革。相比与传统方法，基于神经网络的新方法在语音的自然度与可理解性上都有了突破性的提升；然而，新方法的计算开销非常大。当微信AI需要将其应用于海量在线系统中，非常难以用于生产系统。
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快，整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需要理解它们如何以及为什么有效。
OpenVINO中提供了八个人脸检测的相关模型，其中有两个与剩余的六个是基于不同的对象检测头实现。今天这里就重点介绍一下这两个与众不同的人脸检测预训练模型的使用。 模型说明
【GiantPandaCV导语】以卷积和im2col+gemm实现卷积操作举例,来图解深度学习中Tensor的NC4HW4(其实应该是N{C/4+C%4>0?1:0}HW4),写成NC4HW4方便阅读
模型介绍 OpenVINO支持道路分割与车辆检测，预训练模型分别为： - road-segmentation-adas-0001 - vehicle-detection-adas-0002 其中道路分割模型的输出四个分类，格式如下： BG, road, curb, mark， 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896] 车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现，输出格式为： NCHW = [1x1xNx7],其中N表示检测到boxes数目 代码演示 01 道路分割模型加载与推理 首先加载道
Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎，为手机、IoT端提供高效推理能力，且广泛整合跨平台硬件，满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程（模型转换opt工具）中，静态Kernel选择的策略以及一些思考。
传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一，传统方式多数都是基于可推导的模型实现。而基于深度学习的超像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的超像素重建中，对低像素图像采样大感受野来获取更多的纹理特征信息。OpenVINO中提供的单张图像超像素网络参考了下面这篇文章
作者：Jack Chih-Hsu Lin翻译：陈之炎校对：王紫岳 本文约4600字，建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍：工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合（图片来源：Tim Mossholder） 为什么要阅读本博？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下，实验迭代速度越快，越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧，我们还需要了解它的工
今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
0 问题 今天跑了一下程序，报了如下的OOM错误 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[258000，768] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT,
OpenVINO除了可以集成OpenCV DNN一起使用之外，其本身也提供了一套开发接口(SDK)，可以不依赖于其他任何第三方库实现对模型的加速推断运行。
本方案需要完成前置模型转换工作采取的方案为：pt—onnx—tflite（tflite为了完成部署到移动端）
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。
caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。
OpenVINO不仅通过其IE组件实现加速推理，其提供的预训练库还支持各种常见的图像检测、分割、对象识别等的计算机视觉任务。前面小编写过一系列的文章详细介绍过OpenVINO的各种应用，可以看这里回顾一下：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN（Python、C++）部署、OpenVINO（Python、C++）部署、ONNXRUNTIME-GPU（Python、C++）部署，然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息： GPU 1050TiCPU i7八代OS：Win10 64位OpenVINO2021.4ONNXRUNTI
英特尔从2018年发布OpenVINO 视觉框架之后，很多公司与开发者尝试之后，反馈良好。至今英特尔几乎每个季度都会更新一个小版本发布，最新发布的OpenVINO 2019R03版本，跟2018年的版本有了全方位的性能提升、SDK开发接口更加的易用易学，对开发者更加的友好。去年我记得我使用OpenVINO SDK开发应用程序的时候，经常被代码中的各种路径常量搞得晕头转向，吐槽这种加载IE的方式很让人无语，果然，今年都改好啦。而且更重要的是优化整个开发流程的SDK使用，使得整个工作流看上去更加合理，符合程序员的思维习惯。同时对各种硬件支持，更加的灵活方便，加强了可配置性。另外还有个值得惊喜的地方是支持INT8的模型量化啦，这个真的好！
YOLOv8对象检测模型基于自定义数据集训练红白细胞检测模型，然后通过工具导出模型为ONNX，基于OpenVINO实现模型推理，完成细胞检测识别，根据检测到的细胞类别与数目，统计，在PyQT5打造的界面上显示输出检测结果。
之前写了一篇OpenVINO2020R01版本中如何使用OpenCV深度神经网络模型实现模型推理加速，详细交代了相关配置与程序演示内容。
一键人像抠图，实时支持的模型，整个代码实现是基于Pytorch完成，通过脚本可以一键导出ONNX格式模型，官方提供了ONNXRUNTIME模型部署推理演示的Python版本代码。项目的github地址如下：
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端，与使用多GPU的默认后端相比，它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中，你现在能够将经过训练的Keras（使用MXNet后端）模型导出为本地MXNet模型，而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具（这些工具属于MXNet生态系统的一部分）。
可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现。其中将原始数据集转换为Annotations文件的时候用命令是比较方便，如果懒得写配置文件的话。而要使用精度检查工具，则必须写配置文件了，具体见本文后面的详细介绍。
MegEngine「训练推理一体化」的独特范式，通过静态图优化保证模型精度与训练时一致，无缝导入推理侧，再借助工业验证的高效卷积优化技术，打造深度学习推理侧极致加速方案，实现当前业界最快运行速度。
成正比。孰大孰小一目了然。所以对平台、硬件厂商而言，不管你在上半场是失败者或是成功者，下半场都要打起精神，认真面对。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 UNet模型 这个模型来自我之前的文章，基于CrackForest数据集训练生成的模型，如何训练道理裂纹数据集，生成UNet模型并导出为ONNX看这里，这个系列文章就可以知道： 轻松学Pytorch – 构建UNet实现道路裂纹检测 https://mp.weixin.qq.com/s/xeUdW2l71RsHe1Zdzr5a7Q 然后我把模型转换ONNX格式了，然后我用OpenVINO+ONNX做个部署演示。之前
Torchvision框架中在语义分割上支持的是Deeplabv3语义分割模型，而且支持不同的backbone替换，这些backbone替换包括MobileNetv3、ResNet50、ResNet101。其中MobileNetv3版本训练数据集是COCO子集，类别跟Pascal VOC的20个类别保持一致。这里以它为例，演示一下从模型导出ONNX到推理的全过程。
Caffe2 - MNIST 手写字体识别 LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid. model helper import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import shutil import caffe2.python.predictor.predictor_exporter as pe from caffe2.python import core, model_helper
张量命名是一个非常有用的方法，这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作，大大提高了可读性、易用性，防止出错。
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141235.html原文链接：https://javaforall.cn
本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明
OpenVINO支持Mask-RCNN与yolact两种实例分割模型的部署，其中Mask-RCNN系列的实例分割网络是OpenVINO官方自带的，直接下载即可，yolact是来自第三方的公开模型库。
在尝试把 Caffe 模型转换到 Caffe2，部署时 CPU/GPU 模式切换方法找了很久才找到一个用着可以，记录下.
前言：：LeNet是最早用于数字识别的CNN网络，本文就以数字识别为例，分析下这个最基本的CNN网络。 LeNet解析 网络结构如下图所示： C1层是一个卷积层 6个特征图，每个特征图中的每个神经元与
添加了一个2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。
使用Caffe2搭建卷积神经网络,按照一般卷积网络流程走一遍没有问题,笔者想分享的是关于Caffe2数据载入问题,Caffe2有专用训练格式数据,如lmdb,leveldb,rocksdb这三种格式,在读取时,如果发生这样的错误:
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh，被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为：
选自NVIDIA 作者：Loyd Case 机器之心编译 参与：Panda 大规模深度学习应用的开发对性能有很高的需求，作为深度学习加速器 GPU 硬件的核心供应商，英伟达一直在不断创新以满足 AI 社区对计算性能的需求。近日，英伟达开发者博客发文介绍了 Volta Tensor Core GPU 在 AI 性能提升上的里程碑进展。机器之心对该博客文章进行了编译介绍。更多有关 Volta Tensor Core GPU 的情况可参阅机器之心文章《英伟达 Volta 架构深度解读：专为深度学习而生的 Tens
YOLOv5在OpenVINO上的部署，网上有很多python版本的代码，但是基本都有个很内伤的问题，就是还在用pytorch的一些库做解析，C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚，所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分，从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出，实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的YOLOv5s模型推理的代码演示。下面就是详细的系统环境与各个部分解释，以及代码实现与演示图像。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 自从我写了这个系列文章以后，已经快两年时间了，我经常被人问到pytorch中的Faster-RCNN是否可以导出ONNX格式，这个问题后来pytorch官方有文档了，可以直接导出。后来第二个问题就是导出ONNX格式文件无法部署，其实原因在于第一条是因为官方导出的那个模式是个超像素的，直接把脚本拿过来用是能导出Faster-RCNN但是无法被ONNXRUNTIME使用，导致后来一系列的问题都无解了。这个就是所谓的死
PointNet++是PointNet的升级版本，增加了对局部信息的感知能力。体现到代码上的话，变化还是比较多的，我们以分类为例，对结构和代码进行分析。
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