看名字,就知道属于YOLO系列。这篇文章于2018年11月15日首发在arXiv上,考虑到该work开源了,于是Amusi就特意深挖一下推荐给大家。
想要体验世界上最快的向量数据库?缺少专业的工程师团队作为支撑?Milvus 安装环境受限?
如今,诸如计算机视觉、智能语音交互等基于深度学习的AI技术,在满足日常应用层面上已经非常成熟。比如,人脸识别闸机在机场、地铁、办公楼、学校等地方随处可见。什么都不用带,只要刷个脸就行,方便快捷又省事!
背景 Web的跨平台能力、动态运营能力、较强的特性支持以及低开发成本使其被广泛运用到众多的业务场景中。不过,最近几年Web载体WebView的使用场景相比之前有了很大的变化。各种超级App中的信息流或者类似小程序的场景越来越多。这些场景中一部分业务需求是由终端或者Hybrid实现,WebView用来承载一些运营需求高、终端或者Hybrid无法胜任的场景。 不同于传统的Web浏览场景,这里的页面都是由统一的模板生成,不需要很多的Web能力支持,层次简单,也不需要非常复杂的渲染管线支持。由于直接集成于超级A
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite,EfficientNet的端侧版本,运行在 TensorFlow Lite 上,针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本(EfficientNet-lite0~4),让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。
在技术革新的浪潮下,智能硬件结合人工智能越来越广地进入了我们的生活。小到智能手机、手表,大到智能交通系统、工业自动检测平台等,无不渗透了人工智能的威力。此外,为人工智能深度学习定制的硬件近年来也有井喷之势。人工智能在多种服务平台,多种硬件下得到了越来越多的应用。这里的应用一般指的是深度学习模型在实际场景中的推理计算。虽然硬件的快速发展带来了计算性能的提升,但多样化的硬件平台也给应用开发带来了挑战。同时,对深度学习任务而言,实际应用中的算力和内存的限制仍然显得非常苛刻。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 魏子敏 相隔近半年,谷歌TensorFlow Lite终于正式发布。 11月15日凌晨,谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版(developer preview)。 有了TensorFlow Lite,应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。今年5月,谷歌在I/O开发者大会上宣布了TensorFlow Lite项目(见大数据文摘相关报道 Google I/O 2017终于来了:GoogleLens,谷歌云TPU横空出世,Youtube直播打赏受争议) Ten
日前,谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计,具有三个重要功能——轻量级(Lightweight)、跨平台(Cross-platform)、快速(Fast)。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息, AI研习社编译如下。 今天,我们正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在许多平台上
Milvus Lite(https://milvus.io/docs/milvus_lite.md)是一个轻量级向量数据库,支持本地运行,可用于搭建 Python 应用,由 Zilliz 基于全球最受欢迎的开源向量数据库 Milvus(https://milvus.io/intro)研发。从架构上,Milvus Lite 复用了 Milvus 向量索引和查询解析的核心组件,同时移除了 Milvus 中专为分布式系统高扩展性设计的组件。这种架构设计使 Milvus Lite 变为一种紧凑且高效的向量数据库解决方案,非常适用于计算资源有限的环境,如笔记本电脑、Jupyter Notebook 和移动设备等。
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
lite-monitor 一款基于 shell 命令的监控系统,可以根据项目中输出的日志定时输出或者统计输出,并发送钉钉机器人报警消息。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览!该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的,据Google网站描述,对移动和嵌入式设备来说,TensorFlow是一种轻量级的解决方案,支持多平台运行,从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来,由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长,所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中,Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版,它已经支持在Android和iOS平台上运行,并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型,例如MobileNet和Inception V3,并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
程振东,腾讯高级工程师,腾讯云TKE后台研发,负责TKE Edge的功能开发,SuperEdge核心开发成员,lite-apiserver的主要作者之一。 引言 在 SuperEdge 0.2.0版本中,lite-apiserver 进行了重大的架构升级和功能增强。本文将从 lite-apiserver 实现及其与其它 SuperEdge 组件协同的角度,分析 SuperEdge 的边缘自治能力,给大家的研究和选型提供参考。 边缘节点自治 在云边协同的边缘计算场景中,边缘节点通过公网与云端连接。边缘节点
织云 Lite V1.2 正式发布 新增批量命令功能 兼容 SaltStack 连接方式 来吧,加入织云 Lite 让运维变得简单 ▼▼▼▼▼ 立即下载 扫码进入 织云 Lite V1.2 新特性
边缘计算时代离我们越来越近,当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟,这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用,让我们的设备智能起来。
微前端是一个新旧项结合挺常见的一种技术,我司也成功借助京东前端团队推出的 micro-app 完成了一主两从 3 个独立项目的完美结合。但随着项目整体 sass 化逐步转型开始,迭代差异化增加就,相对应的造成了项目依赖安装、启动、编译等一系列事项的频率变高,解决这个拖慢研发节奏的问题我想到的方案就是引入 Monorepo 单仓库的管理。
越来越多的手机市场用户,会在意APP的大小。当然,IoT领域用户也不例外。在低功耗的浪潮下,芯片越来越倾向于片上SRAM与Flash的结构。Tengine-Lite二进制文件库(包括.a静态库与.so的动态库)大小急剧减小,以.so动态库为例,Tengine-Lite库文件大小相较Tengine,减小非常显著。
织云 Lite 是一款轻量型服务管理平台,提供标准化的应用打包操作,可连接持续集成系统,完成线上程序分发,轻松实现进程管理。
准确地说,是第二天中午赶过去蹭了一顿饭。今年的饭,比去年差了很多,去年好歹是自助餐。今年只有盒饭、一瓶水、一根香蕉、一袋薯片。
Android P上介绍了那么多有关AI的功能,但是真正看起来,Android上AI还处于初级阶段,Android 8.0之后的源码中有一个新增目录:frameworks/ml,ml是机器学习的缩写,这个目录的级别非常高,等同于frameworks/base
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
上个月,谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前,今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现,TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载:download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码:https://github
Linux Lite 是最好的类似 Windows 的发行版之一,刚刚发布了其最新版本 6.0。
作为飞桨开源深度学习平台的重要组成部分,Paddle Lite和EasyEdge通过有机组合,可以快速实现基于FPGA的嵌入式AI解决方案,具有高性能、高通用、低成本、易开发等四大优点,适用于开发验证、产品集成、科研教学、项目落地等应用方向,以及安防监控、工业质检、医疗诊断、农作物生长监控、无人驾驶、无人零售等应用场景。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型,因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能,而无需和服务器交互。
随着科技的飞速发展,计算需求日益复杂和多样化,传统的单核处理器已难以满足所有应用场景的需求。在这样的背景下,异构多核系统应运而生,成为推动计算领域进步的重要力量。异构多核系统不仅提高了计算效率,还优化了能耗,为众多领域带来了革命性的变革。
织云 Lite V 1.1 发布 4 月14 日,织云社区版(Lite)在GOPS全球运维大会上正式发布第一版:织云 V 1.0。在过去的一个多月,我们在论坛收到了来自不同用户许多反馈,同时,织云Lite 本着精益求精的原则,致力给大家带来一款轻量、简单、体验好的运维工具,发布了 V1.1 版本。本次版本更新在 V 1.0 的基础上,带来如下特性。(点击了解织云 Lite。以及 织云 Lite 核心能力:包管理 ) 新版本特性 1. 新增多私钥管理功能,针对不同分组的设备,可绑定不同的 private
官方没有直接给出AAR,而是让自己用巴泽尔去编译一个,实在是有点坑啊。
今天,谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite,该模型运行在 TensorFlow Lite 上,且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-Lite 为边缘设备带来了 EfficientNet 上强大的性能,并且提供五个不同版本,让用户能够根据自己的应用场景灵活地在低延迟与高精度之间选择。
网络层与算子融合是非常有效的方法,本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。
简单作业类型:我们实现SimpleJob接口中的execute方法,在里面处理自己的业务需求,调度器通过配置的cron表达式进行调度。
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins,技术推广工程师
今年 5 月,谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite,今日,谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本,这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中,TensorFlow 团队将向我们介绍 TensorFlow Li
『基于 AI 技术变革沟通,让世界沟通更简单』一直是 Kika keyboard 最重要的使命。从2016年开始,Kika 技术团队一直致力于 AI 技术在移动端落地,尤其是在 keyboard 输入法引擎做了很多算法与工程上的探索工作。2017 年 5 月,Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine,将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。2017 年 11 月,Google 发布 TensorFlow Lite (TF Lite) 后,Kika 技术团队迅速进行了跟进,并于 2018 年 1 月成功地开发了基于 TF Lite 全新一代的 Kika AI Engine,同时进行了线上产品的更新。
前文中提到,我做的第二个项目是个可视化的项目,名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星,也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装,受 同样封装了 vega-ltie,深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯,deneb - vega - altair,聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字:
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上,安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow,称为T
目前Paddle Lite保持快速的迭代优化升级,距离正式版2.0.0发布仅一个月,Paddle Lite又一次发布了2.1.0版本。
得益于海量数据、超强算力和最新技术,深度学习在视觉、自然语言处理等领域都取得了巨大成功。然而,深度学习模型的网络结构越来越复杂、参数越来越多、计算量越来越大,给模型部署应用带来了不小挑战,尤其对于存储、计算资源都有限的手机等边缘设备。于是,工业界和学术界提出了众多深度学习模型的压缩与加速技术,而模型量化就是最常见的技术之一。
选自Google 机器之心编译 机器之心编辑部 今年 5 月,谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite,今日,谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本,这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中,TensorFlo
AI科技评论消息,日前,谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计,具有三个重要特征——轻量级(Lightweight)、跨平台(Cross-platform)、快速(Fast)。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息,AI科技评论编译如下。 谷歌于今天正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow
各位小伙伴大家好,我是A哥。这是一篇“插队”进来的文章,源于我公众号下面的这句评论:
分享一篇新出的 CVPR 2021 轻量级网络论文 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network ,大名鼎鼎的HRNet的升级版。
鸡尾酒会问题一直是语音识别领域中的重要研究课题。在一场人声嘈杂的鸡尾酒会上,人们难以专注于眼前正与自己交谈的那个人的声音。而对于语音识别算法而言,重叠语音信号会使识别准确率大幅降低,甚至有时无法识别出任何文字。
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
原文:https://www.linuxmi.com/linux-lite-5-4.html
AI 科技评论按:11 月 14 日,谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。在介绍中,谷歌表示,TensorFlow Lite 是一种全新的设计,具有三个重要功能——轻量级(Lightweight)、跨平台(Cross-platform)、快速(Fast)。关于 TensorFlow Lite 的详细介绍,可以参见 AI 科技评论之前报导: Google 正式发布 TensorFlow Lite 预览版,针对移动/嵌入设备的轻量级解决方案 而在
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