查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
[66, 25, 398, 413] person : 98.65948557853699 : [28, 120, 377, 488] ----------------------- 算法：目标检测是首先初始化一个类的实例...，然后设置模型类型并载入相关模型文件作为检测器，最后通过detectObjectsFromImage()函数对图像进行目标检测。
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
使用tensorflow object detection进行训练检测。...参考原始代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research 本文以mobilenet-ssd-v2为例进行处理，通过换模型即可实现faster...RCNN等的训练检测。...note： 在使用数据集格式转化工具，生成的voc文件中，ImageSets/mains中，只含有trainval.txt。...7、检测结果输出 ? 实验结果如下 ? 学习小记录： （1）batchsize：批大小。
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...研究问题 ---- 无论是基于视频还是图像，我们研究的核心是目标检测问题，即在图像中（或视频的图像中）识别出目标，并且实现定位。...基于单帧图像的目标检测 ---- 在静态图像上实现目标检测，本身是一个滑窗＋分类的过程，前者是帮助锁定目标可能存在的局部区域，后者则是通过分类器打分，判断锁定的区域是否有（是）我们要寻找的目标。...首先，从概念上来讲，视频目标检测要解决的问题是对于视频中每一帧目标的正确识别和定位。那么和其他领域如图像目标检测、目标跟踪有什么区别呢？...该工作由于对每帧都做了特征提取，计算开支很大，检测速度不高。优势是检测精度得到提升，ImageNet VID 任务冠军方案就使用了上述两种方法。 2.
使用tensorflow object detection进行训练检测。...参考原始代码： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research 本文以mobilenet-ssd-v2为例进行处理，通过换模型即可实现...faster RCNN等的训练检测。...note： 在使用数据集格式转化工具，生成的voc文件中，ImageSets/mains中，只含有trainval.txt。...7、检测结果输出 ? 实验结果如下 ? 学习小记录： （1）batchsize：批大小。
Github repo地址：https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程，并使用围绕它构建的...它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练图像来准备数据集，其中标签代表图像中Wally的xy位置； 读取和配置模型以使用Tensorflow目标检测API； 在我们的数据集上训练模型； 使用导出的图形对评估图像的模型进行测试...最简单的机器学习问题的目标值通常是标量(比如数字检测器)或分类字符串。Tensorflow目标检测API训练数据使用两者的结合。它包括一组图像，并附有特定目标的标签和它们在图像中出现的位置。...训练 Tensorflow目标检测API提供了一个简单易用的Python脚本来重新训练我们的模型。...我写了一些简单的Python脚本（基于Tensorflow 目标检测API），你可以在模型上使用它们执行目标检测，并在检测到的目标周围绘制框或将其暴露。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上宝贵的GPU内存资源。 在某些情况下，只需要分配可用内存的一个子集给进程，或者仅根据进程需要增加内存使用量。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
前 言 目标检测是指在图像或视频帧内识别和定位物体的任务。定向目标检测具体涉及检测具有定义方向或旋转的物体，例如检测具有不同角度的车辆或检测自然场景中具有不同方向的文本。...此任务通常需要专门的算法或模型，能够准确检测和识别图像中的物体，无论其方向或旋转如何。定向物体检测可应用于各个领域，包括自动驾驶、文档分析和工业自动化。...在本文中，我们将学习如何使用 YOLOv8 进行有向物体检测。...其他模型可以参考链接： https://docs.ultralytics.com/tasks/obb/#visual-samples 我们使用预训练模型对样本图像进行样本检测。...运行之前，如果您有 GPU 并且想要使用 GPU 来运行训练，请按照以下额外步骤操作。首先，卸载 torch 和作为 ultralytics 的一部分下载的 torchvision。
本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....3.1 RPN 经典的检测方法生成检测框都非常耗时，如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框；或如R-CNN使用SS(Selective Search)方法生成检测框。...（可以认为只使用了inception module中的一个分支，应该是为了简化网络结构） 5.2 目标检测层 先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。...SSD综合了他们的优缺点，对输入300x300的图像，在voc2007数据集上test，能够达到58 帧每秒( Titan X 的 GPU )，72.1%的mAP。...这种方式充分利用imageNet可以识别1000类物体和coco可以进行目标位置检测的优点。当使用imageNet训练时，只更新物体分类相关的参数。而使用coco时，则更新全部所有参数。
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行 大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行” 数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据...loss_weights={'concatenate_1': 1., 'concatenate_2': 0.5}) 而且在在Keras版的Faster-RCNN中，每个batch里，对RPN进行训练，测试后的结果作为检测网络的输入
在这个不到9分钟的视频里，Mathwork工程师在MATLAB®中使用YOLO v2进行实时目标检测。...他从MATLAB中发布的一个示例开始，该示例解释了如何训练YOLO v2对象检测器，并使用GPU Coder™生成优化的CUDA代码。 ?...通过使用nvcc将生成的代码编译成一个MEX文件来验证生成的代码，大家可以发现生成的MEX在测试视频文件上以大约每秒80帧的速度运行。...使用NVIDIA®gpu的硬件支持包，将生成的代码作为独立的应用程序部署到Jetson Xavier开发板子上。 视频内容
因此，利用SAR数据进行目标检测也是图像解译的重要研究方向之一。通过机载和星载SAR，我们能够获得大量的高分辨率SAR海洋图像，舰船目标和舰船的航迹也在这些图像中清晰可见[2]。...从SAR图像中检测舰船目标有着广泛的应用前景，在军事领域，对特定目标进行位置检测，有利于战术部署，提高海防预警能力；在民用邻域，对某些偷渡、非法捕鱼船只进行检测，有助于海运的监测与管理。...图像的舰船目标检测任务中来。...图(1)给出了常见船只的散射成分示意图[4]，这些不同的散射机制构成了SAR图像舰船目标检测的基础。...然而以上所介绍的算法只是SAR图像舰船目标检测算法中的冰山一角，更多的检测方法，如基于深度学习的SAR舰船检测、基于图像其它信息的SAR舰船目标检测，也将会是未来研究的重点。 [1]张澄波.
1YOLOv5 目标检测旨在对图像或视频中的实例进行定位与识别，即回答where与what这两个问题。在上图中，我们可以看到已标注bbox与label信息的行人、车辆、板凳。...为获得上述反馈，目标检测器需要定位目标在哪并识别它属于哪个类别，前者对应目标定位，后者对应目标分类。 为训练一个目标检测模型，我们需要准备一个包含图像以及对应目标位置+标签标注的数据集。...YOLO是目标检测领域应用最广泛的检测器(没有之一)，YOLOv5更是因为高效率、易部署、易扩展等受到诸多从业人员的追捧。...同一图像存在多实例：在每个图像中，存在多个同类别目标。比如，每个图像中包含3-4个car目标(这个很容易理解，因为数据就是人行道拍摄图像)。...在对模型进行更新时，有两种不同的策略： 仅使用新数据； 采用新+旧数据组合。 从上图可以看到：无论是随机采样还是重采样，组合数据均提供了更佳的结果。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享...的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性...detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测 目标检测扩展系列...预先定义的锚框还限制了检测器的泛化能力，因为，它们需要针对不同对象大小或长宽比进行设计。 为了提高召回率，需要在图像上放置密集的锚框。而这些锚框大多数属于负样本，这样造成了正负样本之间的不均衡。...这样会带来一个问题，如果标注的真实边框重叠，某个点映射到原图中落到多个真实边框，这个位置被认为是模糊样本，FCOS中使用了多级预测的方式处理模糊样本的问题，改善这种界定不清晰的情况，但是如果还有的话，那就直接用多个真实目标中最小的那个作为这个点的标定
我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn...: TensorFlow is a machine learning library jjh_ppc64le/tensorflow-gpu | 1.2.1 | conda...: TensorFlow helps the tensors flow jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux...Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary: TensorFlow is a machine...5.3 检测是否安装成功： 在控制端输入： python -> 进入python编辑环境 import tensorflow as tf 如果没有报错，则说明幸运的安装成功了
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网络摄像头执行实时目标检测...此外，我还在项目中添加了视频后处理功能，这一功能也使用了多进程，以减少视频处理的时间（如果使用原始的 TensorFlow 目标检测 API 处理视频，会需要非常非常长的时间）。...在我的个人电脑上可以同时进行高性能的实时目标检测和视频后处理工作，该过程仅使用了 8GB 的 CPU。...用于数据科学的 Docker 鉴于大量文章对 TensorFlow 目标检测 API 的实现进行了说明，因此此处不再赘述。作为一名数据科学家，我将展示如何在日常工作中使用 Docker。...总结 本文介绍了如何使用 docker 和 TensorFlow 实现实时目标检测项项目。如上文所述，docker 是测试新数据科学工具最安全的方式，也是我们提供给客户打包解决方案最安全的方式。
目录 前言 GPU功耗检测方法 CPU功耗检测方法 sudo的困扰与解决 完整功耗分析示例代码 转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 前言 相关一些检测工具挺多的...但如何通过代码的方式来实时检测，是个麻烦的问题。通过许久的搜索和自己的摸索，发现了可以检测CPU和GPU功耗的方法。如果有什么不对，或有更好的方法，欢迎评论留言！ ...GPU功耗检测方法 如果是常规的工具，可以使用官方的NVML。但这里需要Python控制，所以使用了对应的封装：pynvml。 ...(meminfo.total))) # print(meminfo.used) # 显存使用大小 values.append("GPU " + gpu_id + " "...为什么这里使用socket而不是http呢？因为socket更高效一点！
SIIM-ISIC Melanoma Classification比赛：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection ； 介绍efficientnet模型在目标检测任务上的使用
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