个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
25
4
我正在开发一个交通跟踪系统，该系统可以分析已经收集的视频。我正在使用opencv，线程，pytorch和dectron2。为了加快从opencv抓帧的速度，我决定使用Thread，该线程运行一个循环，用该帧填充Queue，如此blog post所示。实现此操作后，我可以按照处理管道其余部分的访问速度来访问帧，因此在那里没有任何问题。当我在现在的帧上进行推理(仅通过Faster R-CNN模型进行正向传递)时，就会发生问题，而过去的时间为0.11s，而现在需要5+秒。正在使用我的GPU，而我的CPU却使用不足。什么会导致这种情况发生？
最佳答案
CPython具有全局解释器锁。这意味着解释器具有一个大锁，可防止同时评估多个线程中的Python字节码。
使用C实现并提供对高级操作的访问权限的程序包在运行时通常能够释放GIL，但是如果您的处理代码主要是针对Python和CPU的，则多线程将不会带来任何提速:将使线程相互冲突，但是由于GIL，您的处理最终将完全按顺序进行。
在那种情况下，您需要多重处理来提高速度，因为GIL是每个解释器，所以在单独进程中的单独解释器不会互相干扰。尽管通信/同步成本更高。
关于python - 为什么python线程会减慢推理时间以实现更快的R-CNN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60188630/
25
4
0
R-CNN、fast R-CNN、faster R-CNN 和 YOLO 在以下方面有什么区别: (1) 同一图像集上的精度 (2) 给定 SAME IMAGE SIZE，运行时间 (3) 支持安卓移
我试图比较 CNN 模型和组合 CNN-SVM 模型进行分类的准确性结果。然而我发现 CNN 模型比 CNN-SVM 组合模型具有更好的准确性。这是正确的还是可能发生？ 最佳答案 这取决于很多因素，但
我知道这可能是一个愚蠢的问题，但我对机器学习和人工神经网络有点陌生。 深度卷积神经网络和密集卷积神经网络有什么区别吗？ 提前致谢! 最佳答案 密集 CNN 是深度 CNN 的一种，其中每一层都与比自身
我正在使用预训练的 CNN 从图片中提取特征。使用这些特征作为新 CNN/NN 的输入有意义吗？以前做过吗？我很高兴得到答复。 最佳答案 这称为微调。这是非常常用的。通常，我们会删除 VGG 或类似网
与 caffe 合作几个月后，我已经能够成功地训练我自己的模型。例如，比我自己的模型更进一步，我已经能够用 1000 个类来训练 ImageNet。 现在在我的项目中，我试图提取我感兴趣的区域。之后我
我正在使用下面的 LeNet 架构来训练我的图像分类模型，我注意到每次迭代都不会提高训练和验证的准确性。这方面的任何专家都可以解释可能出了什么问题吗？ 训练样本 - 属于 2 个类别的 110 张图像
我使用剩余连接实现了以下 CNN，用于在 CIFAR10 上对 10 个类进行分类: class ConvolutionalNetwork(nn.Module): def __init__(se
我有一组二维输入数组 m x n即 A,B,C我必须预测两个二维输出数组，即 d,e我确实有预期值。如果您愿意，您可以将输入/输出视为灰色图像。 由于空间信息是相关的(这些实际上是 2D 物理域)我想
我正在开发一个交通跟踪系统，该系统可以分析已经收集的视频。我正在使用opencv，线程，pytorch和dectron2。为了加快从opencv抓帧的速度，我决定使用Thread，该线程运行一个循环，
我正在解决一个问题，需要我构建一个深度学习模型，该模型必须基于某些输入图像输出另一个图像。值得注意的是，这两个图像在概念上是相关的，但它们没有相同的尺寸。 起初我认为具有最终密集层(其参数是输出图像的
我正在制作一个卷积网络来预测 3 类图像:猫、狗和人。我训练了又训练它，但是当我传递猫图像来预测时，它总是给出错误的输出。我尝试了其他猫的照片，但结果没有改变。对于人和狗来说没有问题，只是对于猫来说。
我接到一项任务，要实现一个卷积神经网络，该网络可以评估 MNIST dataset 中找到的手写数字。网络架构如下所示: 我已经实现了一个与架构相匹配的 CNN，不幸的是它的准确率只有 10% 左右。
我正在尝试在 Keras 中重新创建 CNN 来对点云数据进行分类。 CNN 在 this 中描述。纸。 网络设计 这是我当前的实现: inputs = Input(shape=(None, 3))
我想为有 300 个类的数据集设计 CNN。我已经用以下模型对两个类(class)进行了测试。它具有良好的准确性。 model = Sequential([ Conv2D(16, 3, padding
我成功训练了 CNN 模型，但是当我向模型提供图像以使其预测标签时，出现错误。 这是我的模型(我正在使用 saver.restore 恢复它)... # load dataset mnist = in
我恢复了用于人脸检测的预训练模型，该模型一次获取单个图像并返回边界框。如果这些图像具有不同的尺寸，如何才能获取一批图像？ 最佳答案 您可以使用tf.image.resize_images方法来实现这一
我有大约 8200 张图像用于人脸检测任务。其中 4800 个包含人脸。其他 3400 张图像包含 3D 人脸面具(由橡胶/ latex 制成)、卡通人脸、猴子脸的图像。我想检测给定的图像是否包含真实
我有一组合成噪声图像。示例如下: 我还有它们相应的干净文本图像作为我的地面实况数据。下面的例子: 两个图像的尺寸为4918 x 5856。它的大小是否适合训练我的执行图像去噪的卷积神经网络？如果没有，
大家好! 由于我正在尝试制作一个将灰度图像转换为 RGB 图像的全卷积神经网络，所以我想知道是否可以在不同大小的图像(不同的像素和比率)上训练和测试模型。通常你只会下采样或上采样，这是我不想做的。我听
我正在研究 CNN 特征的早期和晚期融合。我从 CNN 的多层中获取了特征。对于早期融合，我捕获了三个不同层的特征，然后水平连接它们 F= [F1' F2' F3']; 对于后期融合，我正在阅读此 p
我是一名优秀的程序员,十分优秀！