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RSS订阅原创 构建Torch-TensorRT的C++ 库
Torch-TensorRT是一个将PyTorch模型转化为TensorRT可执行引擎的库，旨在将PyTorch模型的推理性能提升至接近TensorRT的水平。它充分利用了TensorRT在优化CUDA内核和执行计划方面的优势，使得PyTorch模型能够在NVIDIA GPU上实现高效的推理。Torch-TensorRT简化了PyTorch到TensorRT的转换过程，降低了使用门槛，使得开发者能够轻松地将PyTorch模型部署到生产环境中，实现高性能的实时推理。
2024-04-02 18:24:05
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原创 Ubuntu安装Bazel(最简单的方法)
Bazel 是一款由 Google 开发的开源构建和测试工具，它使用了一种人类可读且高度可配置的语言来描述构建规则，使得构建和测试过程更加灵活和可维护。Bazel 支持多种编程语言，包括 Java、C++、Python 和 Go 等，并且可以在多种操作系统上运行，如 Linux、macOS 和 Windows。
2024-04-01 15:19:31
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原创 配置visual studio code 用秘钥远程连接SSH服务器
通过SSH密钥认证，用户无需在每次连接时输入密码。其实不用很复杂的操作，3步就完成了。
2024-03-29 17:47:03
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原创 BasicVSR++模型转JIT并用c++libtorch推理
BasicVSR++是一种先进的视频超分辨率（Video Super-Resolution）技术，它基于深度学习，通过优化网络结构和算法，实现了对低分辨率视频的高效、高质量放大。该技术结合了时空特征融合、残差学习以及注意力机制等先进方法，有效提升了视频超分辨率的重建性能。BasicVSR++在保持视频帧间连续性和一致性的同时，显著增强了图像的细节和纹理信息，使得重建后的视频在视觉效果上更加清晰、自然。此外，该技术还具有良好的泛化能力，能够处理各种不同类型的视频内容，包括人物、场景、动态物体等。
2024-03-29 15:06:05
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原创 cmake编译faiss源码记录
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个由Facebook AI研发并开源的，用于大规模向量检索的库。其核心算法采用了聚类、压缩和量化等技术，以优化最近邻搜索的效率和准确性。Faiss提供了高效的索引构建和最近邻搜索功能，特别适用于搜索大规模数据集。Faiss支持多种数据类型，包括图像、文本和嵌入向量等，具有出色的性能和准确性。它的特点包括速度快、可扩展性强，能够在短时间内处理大量数据，提高检索效率。
2024-03-27 17:06:45
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原创 制作自己的数据集并训练的YOLOv8模型
PyTorch 要求因操作系统和 CUDA 要求而异，因此建议先按照 https://pytorch.org/get-started/locally 中的说明安装 PyTorch。打开data/predefined_classes.txt，修改默认类别，也可以直接清空，后面打标签的时候会自动生成，我这里将这个文件清空。在datasets下新建一个分配数据集数据的脚本文件Process.py。在datasets同级路径下新建train.py 训练脚本。在datasets同级路径下新建test.py测试脚本。
2023-08-14 14:35:23
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原创 nlohmann/json学习使用及示例
nlohmann/json是一个C++的JSON解析库，由nlohmann开发。它支持C++11及更高版本，并且可以在多个平台上使用，包括Windows、Linux和macOS等。nlohmann/json提供了一组简单易用的API，可以方便地将JSON数据转换为C++对象，也可以将C++对象序列化为JSON格式。nlohmann/json的主要特点包括：轻量级：只包含头文件，不需要链接额外的库文件。简单易用：提供了类似于STL容器的API，可以方便地处理JSON数据。
2023-03-17 16:21:20
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原创 RealBasicVSR模型转成ONNX以及JIT并用c++推理
直接将这个test_mode默认值改为Ture,让程序能走下去就行了。这里已经得到了 realbasicvsr.onnx 模型文件了.) ，随便选一个渠道下载就行。至此模型转换部分就成功完成了。
2023-03-02 18:19:01
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原创 opencv常用编译选项
线程池：基于pthreads库的默认后端在 Linux、Android 和其他类 Unix 平台上可用。线程池在OpenCV中实现，可以通过环境变量进行控制OPENCV_THREAD_POOL_*。配置脚本可以尝试从互联网上下载额外的库和文件，如果失败，相应的功能将被关闭。TBB：Threading Building Blocks是一个用于并行编程的跨平台库。HPX：高性能 ParallelX是一个更适合多处理器环境的实验性后端。OpenMP：OpenMP API 依赖于编译器支持,多线程并行处理。
2022-12-15 22:00:00
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原创 cmake之CMakelist.txt的使用
2. 打印信息2.1. 打印普通信息2.2. 打印告警2.3. 打印错误FATAL_ERROR 会导致编译失败，可配合条件判断使用3. 项目名称可选项，它会引入两个变量 和 ，同时cmake自动定义两个变量 和 。5. 查找指定的库文件同类型的命令有：用法：find_library(VAR name path)查找到指定的预编译库，并将它的路径存储在变量中。默认的搜索路径为 cmake 包含的系统库，因此如果是 NDK 的公共库只需要指定库的 name 即可。6. 设置包含的
2022-12-09 17:45:28
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原创 git submodule创建和删除子仓库
当我们的项目伴随着时间的增长越来越大的时候，单一的仓库便不再方便管理，这时候就需要将部分功能提取出来单一作为一个仓库管理，这时候就会出现仓库里面包含仓库的情况。这时候就需要git submodule添加子仓库。
2022-11-29 22:00:00
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原创 git常用命令以及常见错误处理
我们在使用git命令的时候，有时候误输入命令，导致需要回退到之前的状态。git init ，会在本地目录下生成一个.git文件夹，表明此项目已被git管理。git clone :克隆远程仓库或者与远程仓库建立链接。git commit : 将add的文件提交到本地仓库。git push : 将本地仓库推送到远程仓库。git status : 查看本地仓库的状态。git branch : 查看仓库有哪些分支。git checkout : 切换或新建分支。git add : 添加改动。
2022-11-24 17:02:14
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原创 Pytorch 分类网络训练方法（Resnet152为例）
在train文件夹下新建 各个分类文件夹。如：class1,class2,class3,class4。在训练数据目录下新建 train 和 val 两个文件夹。上面找与本机cuda对应的版本安装。将不同分类的图片放到个子文件夹里面。将模型转换为c++可用的模型。在val文件夹下同样如此。
2022-11-18 17:57:08
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原创 Libtorch各版本下载
不同的版本只需要修改最后的几个数字以及对应的CUDA的版本。不同的版本只需要修改最后的几个数字以及对应的CUDA的版本。
2022-11-14 16:13:35
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原创 注释掉darknet加载yolo模型时打印的网络信息
使用darknet加载YOLO的模型，总是会打印一大堆网络信息。现在从源码里把这些找到，注释掉。
2022-08-30 17:13:41
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原创 darknet训练yolov4模型
darknet训练yolov4模型6.将darknet文件夹下的cfg文件夹下面的yolov4_custom.cfg文件拷贝到前面新建的cfg文件夹下并修改以下几个地方。修改所有的yolo层上面的filters=3*(classes+5),以及yolo层的classes种类数。5.删除图片问价夹里面的classes.txt,然后将标签文件全部移到labels文件夹里面。格式选择yolo格式，保存位置选择图片文件夹。这里用labelImg工具打标签。然后对所有的图片开始打标签。...............
2022-07-22 18:19:53
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原创 Ubuntu 安装科学计算包blas、lapack、cblas
科学计算包blas、lapack的安装blas、cblas都包含在lapack包里面，直接编译出来就行了。我这里下载的是3.10版本。
2022-07-15 17:40:14
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原创 Pytorch 占用cpu资源过多
pytorch进行一些AI的工作 其cpu占用量过高。经过调试发现 主要是将数据从GPU下载到CPU上消耗资源比较高。遇到这个问题，限制一下线程数量就可以了；这个方法改变CPU的占用量比较明显。
2022-07-04 17:04:07
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原创 腾讯开源图像超分辨率算法RealSR的安装与测试
文章目录Real_SR 的环境安装与测试介绍 （以下内容来自它官方的宣传）视觉结果源码安装anaconda 安装与配置新建conda环境并激活安装pytorch安装Python 包：TensorBoard测试Real_SR 的环境安装与测试介绍 （以下内容来自它官方的宣传）最近最先进的超分辨率方法在理想数据集上取得了令人印象深刻的性能，无论模糊和噪声如何。然而，这些方法在现实世界的图像超分辨率中总是失败，因为它们中的大多数采用简单的双三次下采样从高质量图像中构建低分辨率 (LR) 和高分辨率 (HR)
2022-02-18 15:19:23
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原创 运算符重载到底以成员函数的形式更好还是全局函数（友元函数）的形式更好
运算符重载到底以成员函数的形式更好还是全局函数（友元函数）的形式更好文章目录运算符重载到底以成员函数的形式更好还是全局函数（友元函数）的形式更好1.全局函数的形式重载 +、-、*、/、==、!=2.以成员函数的形式重载 +=、-=、*=、/=注意：C++ 规定，箭头运算符->、下标运算符[ ]、函数调用运算符( )、赋值运算符=只能以成员函数的形式重载。1.全局函数的形式重载 +、-、*、/、==、!=例:假设以成员函数的方式重载 + （这是错误的）#include <iostrea
2021-12-23 16:40:28
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原创 容器：forward_list用法及示例
forward_list用法及示例文章目录forward_list用法及示例简介容器特性使用成员函数几种创建方式示例：demo1:demo2: 获取元素个数(forward_list没有size()成员函数)demo3: 可使用std::advance()更便捷的移动迭代器(注意不要越界)简介forward_list是单链表容器是 C++ 11 新添加的一类容器，其底层实现和 list 容器一样，采用的也是链表结构，只不过使用的是单链表容器特性链表中数据的存储位置是分散的、随机的，整个链表中数据
2021-12-16 14:26:46
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原创 容器：list用法及示例
list用法及示例文章目录list用法及示例一、简介二、容器特性三、使用成员函数几种创建方式示例：demo1:demo2: 插入：push_front(), push_back(), emplace_front(), emplace_back(), emplace()demo3: 插入：insert()的多种方式demo4: 移动：splice()的多种方式demo5: 删除pop_back();pop_front();erase();remove();clear()demo6 :删除相邻重复的元素 un
2021-12-16 14:23:21
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原创 容器：deque用法及示例
deque用法及示例文章目录deque用法及示例一、简介二、容器特性三、使用成员函数几种创建方式示例：一、简介deque 是 double-ended queue 的缩写，又称双端队列容器。二、容器特性deque 擅长在序列头部添加或删除元素，所耗费的时间复杂度也为常数阶O(1)。deque 容器中存储元素不能保证所有元素都存储到连续的内存空间中。deque容器相比于vector容器没有容量，同时删除了capacity()、reserve() 和 data()成员函数三、使用成员函数
2021-12-16 14:21:20
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原创 kaldi 的安装和thchs30语音识别测试
kaldi 的安装和测试文章目录kaldi 的安装和测试1. 下载源码2. 安装3. Kaldi 目录介绍子目录egs子目录src训练、识别、测试语料下载测试结果1. 下载源码git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi --origin upstreamcd kaldigit pull2. 安装cd kaldicd tools检测依赖extras/check_dependencies.sh根据指示安装缺失的包，直到
2021-12-07 14:14:27
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原创 AI换脸faceswap在linux下的使用
文章目录环境准备1. 安装anaconda2. 新建anaconda 环境3. 进入环境4. 下载faceswap源码安装配置环境faceswap 使用1. 提取素材2. 训练3. 替换4. 将图片合成为视频环境准备1. 安装anaconda百度一下安装个anaconda就行了。这里不细说2. 新建anaconda 环境conda create --name faceswap_pyt3_7 python=3.73. 进入环境conda actavate faceswap_pyt3_74.
2021-03-02 16:45:16
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原创 opencv 使用DNN模块调用Tensorflow的Mask-RCNN模型
文章目录环境准备利用opencv自带的工具生成对应的模型对应的描述文件DNN模块使用demo效果环境准备Python3OpenCV 4.5.0 （4版本以上都可以）Mask-RCNN预训练模型利用opencv自带的工具生成对应的模型对应的描述文件在opencv源码路径下opencv450/opencv-4.5.0/samples/dnn找到对应的工具利用工具生成预训练模型对应的描述文件python ./tf_text_graph_mask_rcnn.py --input /home/m
2021-01-20 16:10:00
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原创 opencv Canny边缘检测（c++）
文章目录说明Canny原理Canny()DEMO效果说明Canny 边缘检测算法是 John F. Canny 于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的最优算法。Canny原理降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。计算梯度值和梯度方向通过点乘一个sobel或其它算子得到不同方向的梯度值 Gx,G_x ,Gx, GyG_yGy。综合梯度通过以下公式计算梯度值和梯度方向：Edge_Gradient
2020-12-03 15:37:12
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原创 opencv 边缘检测 Sobel算子 Scharr算子 Laplacian算子 (c++)
opencv 边缘检测 Sobel算子 Scharr算子 Laplacian算子
2020-12-02 17:05:06
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RealBasicVSR-x4.pth
2022-11-14
腾讯开源图像超分辨率算法RealSR源码以及预训练模型已经训练、测试的图片
2022-02-18
opengl 实现瘦脸等脸部微调(opencv + opengl + dlib)
2020-07-03
opengl 实现 Photoshop 亮度 对比度 调节功能
2020-06-29
opencv 实现 Photoshop 亮度 对比度 调节功能
2020-06-24
JsonCpp 生成后的源码以及库和头文件
2020-05-08
tinyxml2最新版附加增删改查demo
2017-12-12
tinyxml2最新版附加demo
2017-12-08
sendEmail-v1.56.tar.gz
2016-12-13
zabbix3.2.1版本的graphtrees插件
2016-12-09
net-snmp-5.7.1.tar.gz源码
2016-10-28
空空如也
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