如何提高OpenCV实时检测应用的fps？
要提高OpenCV实时检测应用的fps，可以采取以下几个方法：
- 使用更高性能的硬件：升级CPU、GPU或者使用专门的加速卡（如NVIDIA的GPU加速卡）可以提升计算速度，从而提高fps。
- 优化算法和模型：选择更轻量级的算法和模型，减少计算量。可以使用一些经过优化的模型，如MobileNet、YOLO等，或者使用模型压缩和量化技术来减小模型的大小和计算量。
- 图像预处理和后处理：对输入图像进行预处理，如降低分辨率、裁剪、缩放等，可以减少计算量。对输出结果进行后处理，如非极大值抑制（NMS）等，可以减少重复检测和提高检测精度。
- 多线程和并行计算：利用多线程和并行计算的技术，将计算任务分解成多个子任务并行处理，可以提高计算速度。可以使用OpenCV的并行计算库（如TBB）或者使用GPU加速库（如CUDA）来实现并行计算。
- 硬件加速和优化：利用硬件加速技术，如使用OpenCL、CUDA等进行GPU加速，或者使用专门的硬件加速器（如FPGA）来加速计算。
- 调整参数和优化代码：根据具体应用场景和硬件环境，调整OpenCV的参数和优化代码，如调整图像的尺寸、调整算法的参数、使用OpenCV提供的优化函数等，可以提高计算速度。
- 使用硬件加速的OpenCV库：一些厂商提供了针对特定硬件的优化版本的OpenCV库，如Intel的OpenVINO、NVIDIA的TensorRT等，可以直接使用这些库来提高计算速度。
- 使用专门的硬件设备：一些厂商提供了专门用于计算机视觉应用的硬件设备，如Intel的Movidius神经计算棒（NCS）、Google的Coral加速器等，可以使用这些设备来加速计算。
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我使用的是YOLOv3自定义培训模型，OpenCV 4.2.0是用CUDA编译的。当我用Python测试代码时，我在GPU上使用OpenCV (GTX1050，Ti)，但是对单个图像(416 FPS 416 FPS)的检测需要0.055 s (~20 FPS)。我的配置文件被设置为小对象检测，因为我需要在2500 pxx2000px图像上检测~10 pxx10px对象，所以我将原始图像分割成30个小块。我的目标是在416 px416px图像上达到0.013 s (~80 FPS)。在Python中有可能使用OpenCV吗？如果没有，如何以适当的方式进行？
PS。目前检测占用CPU的50%，内存
浏览 4提问于2020-07-08得票数 2
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1回答
我一直认为硬件加速是不好的，因为如果要正常/顺利地播放视频，必须在播放器中打开硬件加速，这意味着您的CPU是弱的。因此，如果我在Vlc或任何其他玩家必须使用硬件加速(在Ubuntu上为Nvidia)，这意味着我的CPU是weak.So，是我的意见对还是错？如果我在任何播放器中必须更改其他设置以进行正常播放，情况也是如此。我说错了吗？我需要改变我的观点吗？
浏览 0提问于2015-06-23得票数 0
我一直在尝试使用GPU和tensorflow在Colaboratory上，但当我这样做时
a = tf.constant(np.random.rand(1000,20000))
b = tf.constant(np.random.rand(20000,1000))
with tf.device('/device:GPU:0'):
c_gpu = tf.matmul(a,b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c_gpu))
虽然操作的结果是
浏览 3提问于2018-01-23得票数 1
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我想把网站的视频放到服务器以外，减轻服务器负担，并且我打开网页可以随时加载视频正常播放。请问实现这个功能是需要开通腾讯云点播呢，还是腾讯云对象储存？
浏览 1284提问于2021-08-19
我是坦索弗洛的新手，所以我希望我的问题没问题。
我想做的是制作一个tensorflow应用程序，用于检测一个对象是否是一本书，仅此而已。
我使用了tensorflow lite的这个统一实现来实现统一：
它使用带有.tflite扩展名的文件，并检测许多对象，其准确性并不差，但它非常滞后。
我不关心其他的东西。我只想知道它是不是一本书。也许这也有助于减少滞后。因为我刚开始接触Tenserflow，我不知道从哪里开始。谁能帮我指出正确的方向吗？
非常感谢
浏览 4提问于2021-03-16得票数 0
我是一个大三学生，最近在写一篇云资源分配的论文。 想请问腾讯云的技术团队，当一个云服务器租用请求到达后，你们采用什么样的策略将它分配到一个真实的主机上，以达到负载均衡或者 能源节约 或者 资源利用率最高 ？
如果你们使用成熟的技术方案 ，能否提供名称。
如果涉及商业机密，请回复下不便透露即可。
另外能否提供一个（或者你们已经公开的） 数据集 ，关于 一段时间内 的云服务器的租用请求 和 真实服务器群组的配置信息 。 如果还有 真实主机不同负载对应的不同能源消耗的函数或者表格 那就更好了（我是不是想太多了）
另外我也是腾讯云的用户！ 用了几年了！
感激不尽！
浏览 401提问于2017-11-14
我正在玩Air，试图让PaperVision3D引擎显示一些3D模型。
但它真的很慢，因为Air似乎不支持GPU加速。有没有办法在air应用程序中启用GPU渲染？浏览器应用程序可以在HTML设置中使用"wmode=gpu“...
浏览 1提问于2011-01-19得票数 0
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4回答
请描述您的问题
标题：腾讯云云产品新购特惠，五折上云！
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浏览器信息
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浏览 487提问于2018-03-12
1回答
我感兴趣的是，工作负载的百分比是多少，这些工作负载几乎不可能被放入硬件加速器中。当越来越多的任务能够适应特定领域的加速器时，我想知道是否可能有一些对加速器没有帮助的任务呢？简单地说，哪些任务不太可能与加速器兼容？
希望有一个关于这个问题的资源的指点。
浏览 11提问于2022-03-04得票数 1
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请描述您的问题
标题：日志管理 - 内容分发网络 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/228/6316
浏览 482提问于2018-02-28
3回答
.NET是否会检测并使用硬件加密加速器进行加密操作(就像它检测GPU并将其用于图形操作一样)？
如果不是，你有什么建议的托管库？
浏览 2提问于2012-02-13得票数 4
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我想知道是否有可能在Cuda或Optix中加速计算3D体积中从一点到另一点的线/射线的最小值和最大值。 如果没有，在Nvidia GPU上有什么特殊的硬件可以加速这个功能(特别是在Volta GPU或Tesla K80上)？
浏览 70提问于2021-04-07得票数 0
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芬伯和铬浏览器都支持使用GPU的硬件加速图形。
例如，我有一台有一个NVIDIA GPU的机器，哪个应用程序使用GPU？第一个运行的应用程序是获得它并以某种方式锁定它，还是正在发生其他事情？
我假定，在普通配置中，GPU一次只能由一个应用程序使用。
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
2回答
服务器地区设置的是上海
使用Putty登陆腾讯云服务器，使用的是公网IP和22端口SSH连接，尝试连接后显示Network error:connection timed out
尝试ping公网IP也没有回应
但是使用腾讯站内的标准登陆可以连接
请问是不是国外无法访问国内的云服务器，还是其他原因？
浏览 410提问于2021-07-03
2回答
我刚接触过AWS，遇到了这两种情况，但我不明白它们之间有什么区别--它们看起来是一样的--有人能解释这一点吗
加速计算实例
加速计算实例使用硬件加速器或协处理器，以比在CPU上运行的软件更有效地执行某些功能。这些函数的例子包括浮点数计算、图形处理和数据模式匹配.
在计算中，硬件加速器是一个可以加速数据处理的组件。加速计算实例是工作负载(如图形应用程序、游戏流和应用程序流)的理想选择。
计算优化实例
对于从高性能处理器中受益的计算绑定应用程序来说，计算优化实例是理想的。与通用实例一样，您也可以将计算优化实例用于web、应用程序和游戏服务器等工作负载。
然而，不同的是计算优化的应用程序是理想的高性
浏览 5提问于2021-09-11得票数 0
几天来我一直在寻找和尝试一些没有运气的东西。我有一个使用SoC的嵌入式系统。它正在运行Android5.0，并使用openGL ES 3.0。这不是一部手机，也没有显示器，但我可以使用Vysor扩展来查看和使用Android。
因为它不是一部手机，而且是一个相当紧凑的物理包，而且我最终会做一些密集的编码/解码工作，所以我正在尝试测试负载下的热输出和性能。我正在使用Snapdragon来监控CPU的利用率和温度。
我已经成功地加载了CPU并获得了一个很好的热输出概念。我刚刚做了一些测试代码，使用标准的Android调用(使用CPU)将一堆位图编码到jpeg。
现在我想看看如果我做一些GPU密集型
浏览 3提问于2018-02-19得票数 1
3回答
这可能是一个有点愚蠢的问题，但如果你使用的是一台夸耀其具有2d/3d图形加速的单板计算机，这实际上意味着什么？
如果它支持DirectX或OpenGL，显然我可以使用该框架，但我不熟悉从这一端开始工作。我不知道这是否意味着它能够将这些库包含在操作系统中，或者它只是意味着它可以更快地完成某些类型的数学运算(默认或通过某些其他过程)。
任何关于这意味着什么或我可以在这方面使用的资源位置的澄清都将不胜感激。
浏览 4提问于2011-03-26得票数 1
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1回答
当我运行没有TFF的代码(使用model.fit()训练我的模型)时，我注意到CPU的使用率是5%，并且我的代码运行GPU。但如果我引入TFF :抛开GPU不谈，训练需要大量CPU (90%的量级)和大量内存，因为我知道我使用的是: Tensorflow Federated v0.12.0 Tensorflow v2.1.0
浏览 4提问于2020-03-02得票数 0
1回答
移动GPU上的Mxnet
、、、、
我想在手机上运行一个神经网络。目前，我正在探索Mxnet ()框架来部署它(仅用于推断)。由于我担心手机的执行时间性能，我想知道它是否运行在移动电话的GPU (Android/iOS)上。文档中提到，它可以使用多个CPU和GPU进行培训，但还不清楚是否可以在移动电话上使用GPU进行推理。它提到了对BLAS的依赖，因为它似乎在移动上使用CPU。有人能告诉我是否可以使用移动GPU和mxnet进行推理吗？如果没有，我的其他选择是什么？
浏览 2提问于2016-11-18得票数 1
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