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inir方法为什么只初始化一次?
weixin_44984052
2019-05-15 07:55:07
servlet中为什么init()只会初始化一次?请教各位大神
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YOLOv8目标检测实战:ONNX模型转换及TensorRT部署
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。ONNX (Open Neural Network Exchange) 作为一个开放的网络模型中间表示(IR)格式,提供了跨框架兼容性。可以方便不同的框架轻松地交换模型,有助于框架之间的互操作性。本课程讲述如何对YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。相比与直接使用TensorRT API构建推理引擎,本
方法
更具灵活性,可用于YOLOv8网络架构修改后的模型部署。课程内容包括:YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX格式,再转成TensorRT 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, 归一化)、网络推理、后处理(非极大抑制) 均在GPU上执行支持FP16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ONNX转换及TensorRT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ONNX转换及TensorRT加速部署代码和代码解析文档实测推理速度提高2倍以上。课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、ONNX基础、CUDA编程
方法
)实践篇(Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示)代码解析篇(YOLOv8的ONNX模型转换及TensorRT加速的代码解析)
DSO(2)——
初始化
阶段
写在前面 DSO的
初始化
着实是十分的难看懂,个人总结为以下三个原因: 没有采用常规的(很大程度上是因为笔者目光比较短浅)本质矩阵或者单应性矩阵求解位姿、三角化初始的landmark确定尺度,而是直接作为一个优化问题进行优化(恩,又知道了一种
初始化
方式); 本身的光度模型就比较麻烦,而且有些公式也没有采用常规的
方法
(又是目光短浅),所以初看起来会比较“反常识”; 作者写代码确实很厉害,基本上优化过...
DSO
初始化
本文是学习DSO过程中的一些记录,主要用来加深理解。 论文: Engel J, Koltun V, Cremers D. Direct sparse odometry[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2018, 40(3): 611-625. 代码: https://github.com/JakobEngel/dso 注:由于掺杂了个人的理解,本文的部分公式符号可能和原文不同,仅作为参考。
Linux内核-中断-中断向量表和中断请求队列的
初始化
一、中断中断通常被定义为一个事件,该事件改变处理器执行的指令顺序。中断有两种,一种是由CPU外部产生的,对于执行中的软件来说,这种中断的发生完全是“异步”的,根本无法预料此类中断会在什么时候发生,一般由其他硬件设备产生(例如键盘中断);另一种是由CPU本身在执行程序的过程中产生的,例如X86中的“INT n”。Intel手册中分别将这两种中断称为中断和异常。Intel文档中,中断又可分为可屏蔽
PMON PCI设备
初始化
第二章PCI设备
初始化
系统刚上电时,CPU从0xbfc0.0000开始执行。这个地址在Rom空间中,在完成TLB,Cache,UART等
初始化
后,CPU就将代码拷到0x8010.0000开始的RAM空间(这个地址是编译Pmon时分配符号_start的),然后跳转到initmips(),开始在内存空间的执行。 执行initmips之前,CPU做的
初始化
只是初步的,其作用只是为CPU在内存中运行
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