改了版，但速度还是没改进，唉

hling 2002-11-08 11:32:23

速度慢

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zhy97031 2002-11-08

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现在服务器不稳定，程序需要改进，努力中

改进OpenSURF的C#版，提高了分析特征点的速度，已经加入了Match模块。

之前写了一个爬取糗事百科段子的程序，但是看着感觉还能改进一下，为什么非得终端进行呢，加一个UI界面会更好玩一点，所以就自己改了改了然后实现了这个功能

PyTorch版的YOLOv8是先进的高性能实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8目标检测进行加速和部署。采用改进后的tensorrtx/yolov8的代码，使用TensorRT API构建优化推理引擎支持在GPU上端到端TensorRT加速部署，包括预处理（图像resize, BGR->RGB，归一化）、网络推理、后处理（非极大抑制）均在GPU上执行支持FP16和INT8量化加速提供C++和Python的TensorRT加速命令接口分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的TensorRT加速和部署演示支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析文档实测推理速度提高3倍以上，采用INT8量化加速后推理速度更快。RTX 3060 GPU上端到端处理速度约2.5毫秒，INT8量化加速后推理速度可小于2毫秒。课程内容包括：原理篇（YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、CUDA编程方法）、实践篇（Windows和Ubuntu系统上的TensorRT加速和INT8量化部署演示）、代码解析篇（YOLOv8的TensorRT加速的代码解析）。本课程提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析文档。

阐述了蚁群算法的基本原理，根据求解TSP问题的蚁群系统模型及转移概率公式，修改了蚁群算法模型，给出了适用于0/1背包问题的模型。通过实验测试改进的算法，结果表明，改进算法的收敛速度得到提高。

YOLOv3：增量改进摘要我们向YOLO提供一些更新！我们更改了一些设计，以使其更好。我们还训练了这个非常膨胀的新网络。它比比以前的版本大，但更准确。当然，它仍然很快。在320×320的图像上， YOLOv3以22毫秒的速度运行，mAP达到了28.2。与SSD一样准确，但速度提高了三倍。当我们使用旧的0.5 IOU mAP的检测指标度量YOLOv3，发现它效果非常好。它在Titan X上在5...

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