为了构建该系统，可以构建两个组件的“流水线”： 语法分析器：一个用标识最重要词语的信息来注释文本的系统。例如，你可以使用语法分析器去标注所有的形容词和名词。...Chapter 50 Choosing pipeline components: Data availability 选择流水线组件：数据可用性 在构建一个非端到端的流水线系统时，一个重要的因素是你是否可以容易地收集数据来训练每个组件...可以使用机器学习来检测汽车和行人。而且，获取这些数据并不难：有很多计算机视觉数据集，它们有大量标注的汽车和行人。 也可以使用众包来获取更大的数据集。...如果有很多数据可用于训练一个流水线的“中间模块”，那么你可以考虑使用有多个阶段的流水线。这种架构可能更优，因为你可以使用所有可用的数据来训练中间模块。 ?...Chapter 51 Choosing pipeline components: Task simplicity 选择流水线组件：任务简单 当满足数据因素之后，还应该考虑第二个因素：应该尝试选择易于构建和学习的流水线组件
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK，它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。...什么是GStreamer，我如何开始使用它? DeepStream SDK使用开源的GStreamer框架来提供低延迟的高吞吐量。GStreamer是一个用于构造媒体处理组件图的库。...你可以构建应用程序，从简单的视频流和回放到复杂的图形来处理AI。...gi-language=c 使用DeepStream SDK可以部署哪些应用程序? DeepStream SDK可用于构建端到端的ai应用程序来分析视频和传感器数据。...该手册是为那些希望使用DeepStream SDK开发DeepStream应用程序或附加插件的工程师准备的。它还包含有关SDK中使用的元数据的信息。开发人员还可以添加自定义元数据。
gst-launch 您可以使用gst-launch-1.0 运行GStreamer管道。...fpsdisplaysink text-overlay=false -v 看看这篇《Tegra X1的Gstreamer管线》提供更多示例流水线。...（扫描二维码进入网站） gst-inspect 您可以使用gst-inspect-1.0来检查管道元素 例如：检查CSI摄像头接口的功能。...最后，切换到构建目录以安装您刚刚构建的库。...然后我们定义一个使用GStreamer的捕获对象。最后，我们捕获每一帧并以无限循环显示它。很简单！
初步了解了GStreamer后，我们来看一下deepstream的底层组件，所以在Deepstream里，主要构建块是插件，因为它建立在GStreamer框架上，它提供了一个基于插件的模型。...它允许您利用GPU和CPU上的异构处理，这意味着当您使用提供GPU加速的插件时，如右侧示例所示，该插件将可以访问低层Nvidia优化库， 专为GPU处理而构建，数据可以像管道中一样传递。...现在它的作用是隐藏并行化和同步，它不会让你操心它如何做， 对于您来说，您可以专注于构建自定义用例组件，这也意味着它本身就是多线程的，因此通过启用这种多线程方面的异构化， 通过构建管道架构的插件来处理您创建的应用程序...然后DeepStreamer处理流水线中的下游处理组件，就可以直接共享使用这包含有解码数据的缓冲区了。...这样直到整个处理流水线上的，最后一道工序上的组件消费完毕该缓冲区中的数据后，缓冲区被标记为空白，重新归还给流水线上的第一步的缓冲区池（pool）中，这样第一步可以继续在解码一帧后，重新使用该缓冲区。
OWT的实时分析系统是基于英特尔的OpenVINO以及开源的GStreamer框架进行开发，我们先对OpenVINO，GStreamer以及OWT做个简单的介绍。...OWT系统支持英特尔的VCAC-A卡，Movidus VPU以及英特尔各个产品系列。 ? 对使用者来讲，想要通过接口接入流进行分析是一件比较简单的事情。...推理部分在GitHub上有gst-video-analytics提供的检测，分类等插件，使用CPU或VPU进行推理，可以更充分的利用系统的资源。...开发者可以使用OWT提供的接口，通过将不同功能的GStreamer plugin组合来实现一个特定分析任务的pipeline。...整体方案中分析部分是基于深度学习的方式与OWT相结合，OWT使用GStreamer pipeline简化实时视频分析过程，开发者可以方便地通过组合GStreamer plugin来实现不同的实时分析任务
模型选择使用自定义模型预训练模型，然后进行训练。 流水线开发 我们讲一个流水线开发，我所说的流水线是指——模型推理只是流水线中的一个部分，你需要做获取视频。你需要对数据进行预处理，以便可以进行推理。...所以，正如我所说的，如果你追求性能，就选择DeepStream，但如果你想要快速简单，就选择Gstreamer。 现在，我们所做的是为DeepStream带来的新功能，称为Service Maker。...看看我们如何让有人编写DeepStream流水线变得如此简单。只需使用这些点添加流水线的不同部分。我们使它如此简单，以至于即使是高中开发人员现在也可以编写流水线。他们不必完全了解GStreamer。...但是，Isaac Perception为您提供了将感知引入移动机器人的简单方法。您可以使用我展示给您的Ros包，并使用它，但您将不得不自己处理集成。...您想要做不同内核的原因可能是因为您正在使用的一些驱动程序在新内核中，并且您不想将其回溯到旧内核。或者您可以构建自己的内核，然后始终使用最新内核。
有三种主要的场景构建方式：第一种是基于单一功能或者环境的场景化服务，例如声浪的模拟；第二种是端到端的场景化构建，一端是内容，一端是车载音频管理系统；第三种是结合多模态交互的场景构建，结合语音、视觉等多种方式构建车载音频场景化的服务....Gstreamer中的视频处理与硬件加速 何俊彦 英特尔 加速计算系统与图形部工程师所属专题：开源与体验创新Gstreamer作为一个比较流行的开源多媒体框架，其优秀的架构使其具有高度的模块化和良好的扩展性...从广义上说，不只是媒体流，Gstreamer可以扩展并处理任何一种数据流。...的搭建既简单高效又灵活方便。...第二部分将会介绍超分模型如何落地到视频播放的业务场景，包括超分架构设计、视频超分播放流水线设计和超分监控设计。
标注区域 SEI 的特点 使用 GStreamer 架构对视频分析和 AR SEI 进行优化 实验结果 1. 视频播放系统 2....（用户观看、目标分类等）； 包含了视频流中是否包含部分可见（遮挡）的目标的信息； 将目标信息和标签信息解耦，因此多个相同类型的目标可以共用同一个标签索引；标签信息可以用任何语言进行编码（包括英语），也支持一些特殊符号...文中方法的源代码发布于 [9]。 1. 视频播放系统 该系统使用 GStreamer 架构进行视频播放，并根据 AR SEI 信息，在视频帧中绘制可见的目标检测框和标签信息。...下图展示了一个使用 DL streamer 在 H.265 压缩视频上使用该系统的示例，h265parse 组件会对压缩的 H.265 视频流和其中的 AR SEI 信息进行解析，该组件维护了一个状态机...通过使用 AR SEI 信息，可以在视频流中传输语义分析的结果，因而分布式系统中的各个节点都可以便捷地使用之前节点的分析结果，而不需要添加任何额外操作。
这种判断好坏评价的问题一般称为——情感识别，建造这个系统可以使用由两个部分的流水线结构： 一个标注文中关键词汇的系统； 一个赋予词汇情感的系统，给更重要的词更高的权重，能够减少分析不重要词的时间。...我们可以把这个流水线结构看成以下图片所示的情况： ? 然而最近使用一个完整的结构，而不是流水线结构的方式越来越流行。...你可以使用机器学习来检测车和行人，因为获得这种数据相当容易，网络上有相当多的关于车和行人而且已经标注的数据集合，你甚至可以使用Amazon提供的特殊服务来获得更大的数据集合，所以建立起一个车判别器和行人判别器相当简单...假设你正在构建一个暹罗猫检测器。这是一个端到端的架构： ? 相比之下，你可以选择使用一个有两个步骤的流水线: ? 第一步（猫检测器）检测图像中的所有猫。 ?...总之，在决定流水线的组件应该是什么时，我们可用尝试构建一个流水线，其中每个组件都是一个相对“简单”的函数，由此可从少量数据中学习。 52.
DeepStream是领先的基于GStreamer的软件开发工具包（SDK），使开发人员能够创建尖端的视觉AI应用。...（初学者可以学习这个免费课程来了解如何使用Deepstream，还可以拿到NVIDIA证书哟：NVIDIA DLI 又添免费课程：《基于Jetson Nano构建视频AI应用》）今天，NVIDIA最新发布...动态流水线控制：新的REST API的引入使开发人员能够实时控制DeepStream流水线，实现即时调整和优化。...新的数据格式：GXF现在支持额外的数据格式，包括Bayer，RAW16和3D RGBD，扩展了可以处理的数据范围。...关于DeepStream：DeepStream是领先的基于GStreamer的软件开发工具包（SDK），使开发人员能够创建尖端的视觉AI应用。
要查询v4l设备（将它们连接到您的Jetson的USB端口后），请使用以下命令 ? 查询设备支持的格式（在这种情况下为video0） ? 或者，您可以简单地查询所有已连接的v4l设备 ?...GSTREAMER管道 在gstreamer中，您构建“管道”来完成您的目标。...将网络摄像头视频编码为H.264并使用rtp（实时协议）流媒体： 这里有一个简单的管道来实现这一点 ? 为了接收、解码和显示这个流，我们可以使用以下命令（在一个单独的终端中） ?...为了演示和利用这一点，我们将构建一个gstreamer管道，以执行以下操作： 使用我们的usb摄像头作为源 使用“tee”元素制作我们的摄像机视频流的3个副本 按原样显示第一个流（即，在任何压缩之前）...其他信息/提示... 1您可以使用详细模式获取有关gstreamer管道执行的其他信息。只需将-v添加到管道中即可显示其他信息。例如，请注意以下管道中的-v参数。 ?
简单来说，你有两种主要的选择： 使用现成的框架，例如GStreamer。 使用功能API，这种API可以加速你自己框架中的关键部分。...如图：DeepStream 插件高级架构 随着DeepStream 7.0的推出，NVIDIA为开发者提供了新的方式，既可以继续使用GStreamer的强大功能，也可以通过直观的Python API来使用...这个功能能够降低GStreamer的复杂性，使得开发过程更加简化，让开发者能够更快速地构建C++面向对象的应用程序。...使用DeepStream Service Maker，开发者可以在很短的时间内构建管道、集成必要的插件、将它们连接起来并启动应用程序。...这意味着，您可以使用DeepStream的强大功能，而无需设置复杂的双系统，从而让开发过程更加简洁，并提升您的工作效率。
然后建立了一个系统的众包标注流水线，产生了包含 32 个任务、超过 1500 万个时间步的大规模标注数据集。...多反馈类型通用标注平台 Uni-RLHF 标注平台提供了众包标准标注工作流程： 接口支持多种在线环境 (Online Mode) 和离线数据集 (Offline Mode)，并且可以通过简单的接口扩展方式接入定制化的环境...使用者可以根据任务和标注成本需求，选择不同类型的标注方法。一般来说，信息密度越高，标注成本相应也会更大，但是反馈效率也会随之提升。...研究人员围绕 Uni-RLHF 构建众包数据注释流水线，通过并行的众包数据注释和过滤，促进大规模注释数据集的创建。...在完成数据收集后，研究人员进行了两轮数据过滤，以尽量减少有噪声的众包数据量，最终建立了一个系统化的众包注释流水线，形成了大规模标注数据集，包括 32 个主流任务中的 1,500 多万个时间步。
说明可以帮助你快速设置RaspberryPi开发环境,并使用nghttp2为macOS构建libcurl 核心依赖 C++11或更新 GCC 4.8.5或Clang 3.3 CMake 3.1 或更新...这个系统时钟必须设置为UTC时间,我们建议使用NTP来执行此操作 文件系统是必须的 媒体播放器依赖关系 构建MediaPlayerInterface 参考实现是可选的，但是要求: GStreamer...它提供一种简单的方式来获取你的第一个刷新令牌,这将用于集成测试 并获取所有与AVS交互所需要的访问令牌 重要提示 : AuthServer仅用于测试目的,商业产品将使用亚马逊开发者门户上提供用于远程授权和本地授权的指令获得使用亚马逊...> 运行cmake之后,运行make install安装这个SDK 库和头文件将被安装到指定的目录,另外,生成AlexaClientSDK.pc,可以在支持pkg-config.系统上使用 使用SDK构建应用程序...资源和指南 逐步说明在*nix系统中优化liburl的大小 逐步说明使用mbed TLS和nghttp2在*nix系统构建libcurl
，还有证书可以拿哟！...您将学习如何： 安装设置 Jetson Nano 构建端到端 DeepStream 工作流，将原始视频输入转换为经过分析的带有标注的视频输出 在工作流中构建可替换的输入和输出源 同时配置多个视频流 配置其他推理引擎...，例如 YOLO 完成本课程后，您将能够构建 DeepStream 应用，对各类来源的视频流进行标记，实现目标识别和分类，统计密集场景中的目标数量，并将结果以视频流或文件的形式输出。...无外设模式 使用无外设模式（远程使用您的电脑）开展课程时操作 Docker 容器的视频介绍和说明。...DeepStream 应用及 DeepStream SDK 概述 GStreamer 插件 GStreamer 框架及插件简介 TensorRT TensorRT 简介 借助 DeepStream SDK
通过REST API实现实时控制：一个重大的进步是引入了REST API支持，可以实时控制DeepStream流水线。这一阶段性特性适用于x86和Jetson平台。...根据您的需求，您可以安装这些包（gstreamer1.0-plugins-good/gstreamer1.0-plugins-bad/gstreamer1.0-plugins-ugly）。...我们建议使用带有32GB SD卡的Xavier NX开发套件。Rivermax SDK不包含在DeepStream中：因此，可能会出现类似“无法加载插件”的警告，您可以安全地忽略此警告。...在Jetson Docker上构建DeepStream的限制：除了Triton变体外，您不能在Jetson Docker上轻松构建DeepStream。...如果发生这种情况，您可以使用nv3dsink组件代替nveglglessink。
GStreamer是什么 GStreamer是一个用于构建媒体处理组件图形库.它支持的应用范围从简单的Ogg/Vorbis播放,音频/视频流到复杂的音频(混合)和视频(非线性)处理....为了提高编译速度，使用了汇编指令，如果系统中没有yasm指令的话，就会出现上述的问题。
这里我们介绍一个在国内不太常用的解决方案----gstreamer媒体库 二．Gstreamer 的特点： gstreamer跟ffmpeg一样，也是一个媒体框架，可以实现采集，编码，解码，渲染，滤镜等一条龙的媒体解决方案...而gstreamer只要知道的命令行实现方式，就可以马上命令行集成到代码中进行使用，当然你想代码优雅一点或者你是熟手也可以使用API来实现。...，可以直接拿发布包集成使用。...Gstreamer 采用glib实现，用C语言来实现面向对象思维，完全不是标准C++那一套逻辑，由于要跨平台，原生的系统API都是适配封装了一套，甚至自己实现队列，MAP，容器，协程，线程，异步操作，不熟悉...而ffmpeg要理解API才能使用，用起来比较费劲，好在代码理解比较容易，不过容易和简单只是相对的，用久了深入了就容易了。
增强的API支持： 改进的REST API支持，可实时控制DeepStream流水线（Alpha版本，x86和Jetson）。 用于额外控制的NV V4L2编码器插件增强。 新增AV1编码器支持。...在为DLA构建TensorRT引擎时，有一个已知问题，即在TensorRT的详细模式下列出的整个DLA子图（通过TensorRT的详细模式查看）无法构建/最终会回退到GPU，并显示"{ForeignNode...使用trtexec，可以通过在构建TensorRT引擎时添加参数"--memPoolSize=dlaSRAM:0.5"来实现 - 对于其他直接调用TensorRT API的TensorRT应用程序，请参阅...从上述生成的引擎可以在DeepStream中使用。 UCX应用程序现已统一为一个示例应用程序。 移除FasterRCNN应用程序。...使用V4L2编解码器时，仅提供最多1024个（解码 + 编码）实例。可以通过更改开源代码来增加实例的最大数量。
随着近年深度学习的崛起，关系抽取任务研究的重点转向了使用深度学习方法。 基于深度学习的实体关系抽取方法与经典抽取方法相比，其主要优势在于深度学习的神经网络模型可以自动学习句子特征，无需复杂的特征工程。...与有监督实体关系抽取相比，远程监督方法缺少人工标注数据集。因此，远程监督方法比有监督多一步远程对齐知识库给无标签数据打标的过程，而构建关系抽取模型的部分，与有监督领域的流水线方法差别不大。...有监督实体关系抽取 3.1 流水线模型 基于流水线的关系抽取的主要流程为：对已经标注好目标实体对的句子进行关系抽取，最后把存在实体关系的三元组作为预测结果输出。...(1) 基于RNN的流水线模型 深度学习刚兴起的一段时间，有学者尝试使用 RNN 来进行关系抽取。...因在联合学习方法中建模的对象不同，联合学习方法又可以分为参数共享方法和序列标注方法。参数共享方法分别对实体和关系进行建模，而序列标注方法则是直接对实体—关系三元组进行建模。
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