个人认为从事图像识别和神经网络的朋友应该关注下CUDA

最新推荐文章于 2021-09-24 16:30:48 发布
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#cuda #网络 #gpgpu

本文介绍了NVIDIA的CUDA架构，探讨了其相较于普通PC架构在神经网络处理方面的优势。
CUDA（计算统一设备架构） 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,个人认为此种架构相对于普通pc架构来说更适合于神经网络的处理。
基于深层卷积网络的手写数字识别 minist_[源码和文档分享]基于CUDA的卷积神经网络算法实现...
weixin_39951419的博客
11-24 179
摘 要卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段，给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案，尤其适合处理图像方面的任务，如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是用卷积神经网络解决的经典问题，采用一般方法训练出来的神经网络达到了97%的识别率，几乎与人类的识别精度一致，但在执行速度上没有人类识别得快。在实际商业应用中不可避免地会遇到数据量过大的问题，如在手写数...
CUDA Python Low-level Bindings实战案例：图像识别中的GPU加速应用
gitblog_00675的博客
10-05 353
图像识别任务中，数据预处理和模型推理往往需要处理大量矩阵运算，传统CPU计算难以满足实时性需求。CUDA Python Low-level Bindings（以下简称CUDA Python）通过直接调用NVIDIA CUDA平台的底层API，为Python开发者提供了高性能GPU加速能力。本文将以图像识别中的**特征提取加速**为例，详细介绍如何使用CUDA Python优化关键计算步骤，使处理速...
GPU 选择 深度学习 图像识别
weixin_44691296的博客
09-24 8921
GPU 选择 深度学习 图像识别1.显卡1.1.Nvidia显卡分类1.1.1 Geforce系列1.1.2 Quadro系列1.1.3 Tesla系列1.2 GPU几个比较重要的参数GPU架构：CUDA核心数量：显存位宽：GPU工作频率：显存带宽：显存容量：功耗：1.3 如何选择2.NVIDIA嵌入式系统2.1 Jetson Nano2.2 Jetson TX2 系列2.3 Jetson Xavier NX2.4Jetson AGX Xavier 系列3.Pascal架构、Volta架构和Turing架构
CentOS7安装YOLO 训练自己图片并识别 小白笔记（启用GPU，CUDA，OPENCV）
被遗忘的遐想空间
04-03 2112
先搞个高大上的图片 还是实践操作体验一把吧，直接进入主题： 1.查看主机显卡型号： lspci | grep -i vga 下载nvidia对应型号驱动: https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang 2.使用yum安装lrzsz组件,便于传文件 yum install ...
利用卷积神经网络识别图像和声音
### 卷积神经网络在图像和声音识别中的应用 #### 1. 加载和使用模型 在深度学习中，我们可以使用`summary()`方法查看模型的结构，通过调用`predict()`方法进行推理，使用`evaluate()`方法评估模型的准确性，甚至...
卷积神经网络在图像和声音识别中的应用
### 卷积神经网络在图像和声音识别中的应用 #### 1. 加载和使用模型 在深度学习中，我们可以使用`summary()`方法查看模型的结构，通过调用`predict()`方法进行推理，使用`evaluate()`方法评估模型的准确性，甚至...
深度卷积网络图像分类
最新发布
10-12
研究者们指出，结合CUDA平台和深度学习技术，能够有效构建高效精准的图像识别系统。 本书适合那些从事计算机视觉、深度学习和高性能计算的研究人员与工程师参考阅读。它旨在为读者提供深度卷积神经网络在图像分类...
CUDA技术驱动的Altera器件在卷积神经网络选型中的优化策略
本文是一篇关于Altera器件选型指南的中文版文章，重点关注了在卷积神经网络(CNN)应用中的CUDA技术选择和优化。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，利用GPU的强大计算能力加速高性能计算密集型任务，如...
深度神经网络并行化技术综述与发展前景
03-27
内容概要：本文详细探讨了深度神经网络（DNN）并行化技术的发展历程、现有技术和未来挑战。文章首先介绍了DNN的发展背景及其在图像分析、语音识别、自动驾驶等领域的广泛应用。随着DNN模型复杂度和训练数据量的增长...
Windows10（64bit,显卡GTX1050Ti）环境下的python3.5.2+tensorflow（gpu）+opencv安装配置
mumu_1233的博客
11-04 2255
Windows10（64bit,显卡GTX1050Ti）环境下的python3.5.2+tensorflow（gpu）+opencv安装配置笔记本环境: windows10(64位)，显卡GTX050Ti 安装前的注意事项: 1.TensorFlow目前在windows下只支持64-bit Python 3.5 2.tensorflow1.3当前只支持CUDA8.01.安装python 3.
CUDA学习（八）图像处理--不用texture
zhouzhouasishuijiao的博客
11-29 3676
前面也学习了如何使用CUDA，今天就来试试它的图像处理，今天实现的一个功能是彩色图转换为灰度图。使用的开发环境是 VS2015+CUDA 9.1+Opencv340 安装好了之后新建一个工程，选择NVIDIA->CUDA9.1  新建了工程之后，需要自己配置Opencv340 可以选择使用它自己的kerner.cu，也可以选择自己新建一个.cu  这里添加，只能选择在工程上...
从代码角度深入浅出图神经网络系列笔记（一）
Sp4rkW的博客
09-12 2850
文章目录前言开发环境1、pytorch的安装2、 前言 整个系列笔记来源于up主思凡的视频，链接如下： https://space.bilibili.com/630192628 整个笔记系列目的是为了将从视频收获的知识点整理成文本，方便随时查取，部分地方文字描述不清的地方，请配合视频理解。部分地方也补充了一些我的理解，欢迎大家指正交流 开发环境 1、pytorch的安装 开发环境主要是从链接直达链接直达链接直达进行选择，截图如下： 根据你的电脑环境，点击不同的配置，获取安装命令即可。mac的本子如果没
卸载opencv，以及编译不带CUDA加速的opencv
yzcece的博客
11-30 3497
一、卸载Ubuntu下的opencv： 进入opencv的安装目录，在安装时应该有新建了build文件夹，进入build文件夹 sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build 关于卸载中出现的其他问题见 https://blog.youkuaiyun.com/qq_29229045/article/details/78527391 二、安装opencv不带CUDA加速 ...
真实机下ubuntu18.04安装NVIDIA驱动，CUDA-9.0，CUDNN-7.05，tensorflow过程(二)
sazass的博客
02-02 1651
安装CUDA-9.0 注意：tensorflow对CUDA的版本有要求，见https://github.com/mind/wheels 到官网下载cuda9.0 下载文件： cuda_9.0.176_384.81_linux.run cuda_9.0.176.1_linux.run cuda_9.0.176.2_linux.run cuda_9.0.176.3_l...
CUDA编程之示例（GPU读取图像矩阵的像素值--未完待续
月秀明竹的专栏
07-25 4086
关于GPU编程的这些资料均是我早期的一些资料，趁出差这段时间整理下，所以就直接复制过来了，其中会有一些瑕疵，请读者朋友之争，以下的代码仅仅时验证，在VS上一通过切达到了预期的目的，接下来如果有时间我会编写并分享使用gpu编程实际应用过程中的经验教训和总结。 图像的纹理内存的读取方法： 特别注意：gpu上的tex2D（img，x,y）中的x,y坐标对应图像坐标是： X=0~cols，y
TensorFlow-GPU极简———不用安装cuda、cuDNN！！！
热门推荐
Ninen_Choi的博客
01-06 1万+
看到网上大部分TensorFlowGPU教程都需要看配置需要装一大堆东西，然后就来更新一篇我知道的最简便的安装GPU版本的方法了。如下：
C# OpenCV9 haarcascade+cuda发送图片到gpu完成人体识别
我的英文站点：https://iorilan.medium.com/
12-01 2232
1. 定义识别接口，输入被灰度处理过的图片，返回识别的矩形 2. 使用cuda的hog作为SVM识别器 3. 使用cuda的Cascade分类器 4. 将图片上传到GPU 5. 进行图像识别 6. 获取识别结果（矩形） UI逻辑已经在前几篇文章介绍了。 这里是cuda调用的部分： 可以对CudaHOG的第一个参数（图片大小）进行调优（摄像头拍摄的人体大小）来达到更好的识别效果： publ...
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