选自Nextplatform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：朱朝阳、侯韵楚、李亚洲、黄小天 作为思维锻炼，让我们将神经网络视为大量的图形，把 CPU 视为一个更高级命令处理器
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。 OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。这类网络的架构根据数据和应用变化很多，但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。 以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零，那就视为稀疏矩阵。
2016年3月，谷歌的计算机彻底打败了世界围棋冠军李世石（Lee Sedol），这是人工智能领域的里程碑事件。获胜的计算机程序由英国伦敦谷歌DeepMind实验室的研究人员创建，利用了深度学习人工神经网络。深度学习是一种策略，多层处理的神经网络以自动化方式配置，解决手边的问题。 那时公众还不知道谷歌有这个秘密武器。谷歌用来打败李世石的计算机有专用硬件——谷歌称之为“张量处理单元”（Tensor Processing Unit）的计算机芯片。围棋比赛两个月后，谷歌硬件工程师宣布了张量处理单元的存在，并在博文中
对象检测是计算机视觉最常见的任务之一，应用非常广泛，本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径，供大家实际项目中可以参考。
YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的设计优点，全面提升改进YOLOv5的模型结构基础上实现同时保持了YOLOv5工程化简洁易用的优势。
CPU（Central Processing Unit）是由数十亿个晶体管构成的，可以拥有多个处理核心，通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
为深度学习设计新的定制硬件加速器显然很受欢迎，但是用一种新的设计实现最先进的性能和效率是一个复杂和具有挑战性的问题。
Ultralytics最近在围绕其名称的争议中推出了YOLOv5。就上下文而言，约瑟夫·雷德蒙（Joseph Redmon）创建了YOLO（您只看一次）的前三个版本。此后，Alexey Bochkovskiy在Darknet上创建了YOLOv4，与以前的迭代相比，它拥有更高的平均精度（AP）和更快的结果。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
世界超级计算500强评选网站（www.top500.org）刊登了Addison Snell的文章，称日本正在打造用于人工智能的千万亿次超级计算机。 据日本东京工业大学（Tokyo Institute of Technology）披露，定于2017年夏天完成安装的TSUBAME3.0超级计算机提供的半精度（16位）浮点运算能力达每秒47千万亿次，使其成为世界上用于人工智能计算的最强大计算机之一。该系统正由HPE/GI进行建造，将采用英伟达（NVIDIA）公司的Tesla P100图形处理器（GPU）。 对东
ARM今日宣布推出最新高端移动处理器技术组合，重新定义2017年推出的旗舰型设备。ARM Cortex-A73 处理器和 ARM Mali-G71 图形处理器提供持久的最佳能效与性能状态，赋予新产品增强的情景与视觉能力。这有助于设备在有限移动功耗预算情况下，更长时间地运行高清内容。
纯Python的快速对象检测训练与测试平台，基于tensorflow+opencv构建，支持
前言 最近升级一次win10预览版，导致PS打开图片不显示，如下图所示 📷 Photoshop打开图片不显示.png 解决方法 其实出现这种情况的朋友使用的电脑都有一个特征就是双显卡，那么该怎样解决呢？ 1，打开photoshop,找到编辑 📷 编辑.png 2，在弹出来的菜单中选择“首选项”，在选择“常规” 📷 常规 3，在首选项设置中，点击“性能”，此时会看到“使用图形处理器”被选中了 📷 图形处理器.png 4，取消“使用图形处理器”，然后点击确定 📷 取消使用图形处理器.png 5，重
Motion 5 for Mac是运行在苹果电脑上的一款视频效果编辑软件，能进行文字和字母制作生成动画效果Motion 5 专为视频编辑人员而设，它能让您自定 Final Cut Pro 字幕、转场和效果。或在 2D 或 3D 空间中创建您自己的精美炫目的动画，同时还能在您工作时提供实时反馈。为剪辑师量身打造的全新界面，可在剪辑中实现动态修改的智能模板，还有易用的动态图形工具，可制作引人注目的字幕、转场效果和特效。
MacBook Air MGN63CH/A / MGN93CH/A / MGND3CH/A / MGN73CH/A / MGNA3CH / MGNE3CH/A 配置报价图片：https://www.mac.so/macbook-air/
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行。也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。现在也可以在Mono上运行 注： 通用图形处理器（英語：General-purpose computing o
昨天的文章中，我们回顾了 YOLO 家族的前 9 个架构。本文中将继续总结最后3个框架，还有本月最新发布的YOLO V8.
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近日，ChatGPT因大规模封号及关闭Plus付费会员的申请引发大家热议。 有网友说这是因为计算资源不够了，已经不单是靠钱能解决得了的问题，地球上已经没有足够的算力来满足ChatGPT的运行需求了。 AI的发展真的会被算力所限制吗？它和芯片又有怎样的关系？ 01 芯片：算力决定智力 AI的“三驾马车”是数据、算法和算力。 我们将数据送入AI算法，由算法学习数据中的规律，这意味着要进行无数次运算。运算的背后是芯片提供的算力支持。 如果我们回顾AI算法的
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中，你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕，从显示随机数据开始，接着学习显示一个固定的图像和显示文本，然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习，所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有自包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。
论文原文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13410.pdf
“supercomputingonline.com”发布消息称，IBM公司正在利用其新软件为深度学习提供支持。 IBM发布了基于Power Systems平台的PowerAI深度学习软件。该软件通过简化基于工具和数据准备的开发过程，将训练人工智能(AI)系统所需的时间从几个星期减少到几个小时，从而解决了数据科学家和开发人员面临的主要挑战。深度学习技术被数据科学家和开发人员用来开发各种应用程序，从自动驾驶汽车的计算机视觉到实时欺诈检测和信用风险分析系统。这些认知应用程序比传统应用程序更需要超级计算机资源，可能
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
从2010年到2018年，GPU性能提高了97倍。但是，由于我们几乎已达到了半导体技术的物理极限，可以预计，在未来5-8年内GPU性能的提升仅会略高于80％。
渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）：
Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM)（推荐！）
前几天整理了：目标检测三大开源神器：Detectron2/mmDetectron/SimpleDet，很多 CVers 反映希望多看到这样的优质项目推荐（估计论文看烦了，哈哈）。
12月11日的卡塔尔世界杯上，葡萄牙不敌摩洛哥止步八强，C罗的世界杯之旅，就这样画上了遗憾的句号。
AMD为工业级市场及消费电子市场供应各种电脑（包括工作站、服务器、个人电脑以及嵌入式系统）、通信用之集成电路产品，其中包括中央处理器、图形处理器、闪存、芯片组以及其他半导体技术。公司的主要设计及研究所位于美国和加拿大，主要生产设施位于德国，还在新加坡、马来西亚和中国等地设有测试中心。其中最为人知的产品有Athlon系列、Phenom系列、APU系列、FX系列、Opteron系列以及目前最新的Ryzen系列等中央处理器，收购自国家半导体的Geode嵌入式x86中央处理器，以及收购自ATi的Radeon系列图形处理器。
曾经，有多少人期待苹果推出触控屏幕的 MacBook Pro，虽然我们都觉得在一块立着的屏幕上触控是多么傻的事情。今年苹果回应了我们的这个梦想，但不是一整块可触控的屏幕，而是给我们一块长方形的多点触控小屏幕。带 Touch Bar 的 MacBook Pro 跟大家见面了。
中央处理器 （英语：Central Processing Unit，缩写：CPU），是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
Pytorch Hub是一个帮助研究者实现模型再现、快速推理验证的预训练模型库与一套相关的API框架。支持远程从github上下载指定模型、上传与分享训练好的模型、支持从本地加载预训练模型、自定义模型。支持模型远程加载与本地推理、当前Pytorch Hub已经对接到Torchvision、YOLOv5、YOLOv8、pytorchvideo等视觉框架
从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
原标题 | Train Object Detection AI with 6 lines of code
在之前的文章里，小枣君说过，行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。
作为向量数据库赛道的领军者，Zilliz 一直致力于推动向量技术的进步与创新。本次发布中，Milvus 新增支持基于 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速图形索引（CAGRA），突破了现有向量搜索的能力。
最新版本的YOLOv8框架已经集成支持YOLO-World模型，只要运行下面的命令行：
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】微软、谷歌、Meta等大型科技公司为抢占市场先机你追我赶。这场AI竞赛却让英伟达市值飙升，市值约为5个英特尔。 ChatGPT在手，有问必答。 你可知，与它每次对话的计算成本简直让人泪目。 此前，分析师称ChatGPT回复一次，需要2美分。 要知道，人工智能聊天机器人所需的算力背后烧的可是GPU。 这恰恰让像英伟达这样的芯片公司豪赚了一把。 2月23日，英伟达股价飙升，使其市值增加了700多亿美元，总市值超5800亿美元，大约是英特尔的5倍。 在英
开发大型语言模型需要大量的计算资源和时间，因此需要进行有效的资源管理和优化，以便提高计算效率和降低成本。同时，还需要进行不断的迭代和改进，以便提高模型的性能和效果。
其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家。很荣幸这一篇博客收到了，大家的认可。最近一段时间有很多的学长、学姐、学弟、学妹询问其中出现的问题。可是问的都是我没有遇到过的，很尴尬
机器之心专栏 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失
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