为了针对各种训练和推理应用进行优化，去年，英特尔在几个深度学习框架上都迅速增加了 CPU 的支持。...英特尔和 Facebook 正在进行合作，把英特尔 MKL 函数集成与 Caffe2 结合，以在 CPU 上实现最优的推理性能。...表 1 显示了在 AlexNet 上采用了英特尔 MKL 函数库和 Eigen BLAS 函数库进行压缩的推理性能。...对于小型批处理推理工作负载，建议在每个 CPU 核心上运行一个工作负载，并并行运行多个工作负载，每个核心一个工作负载。 ?...这意味着在训练和推理工作负载上能够提供比 Haswell/Broadwell 处理器中之前的 256 位宽 AVX2 指令集更高的性能。
01 概述 促进小目标检测的最常见和最有效的方法是使用高分辨率图像或特征图。然而，这两种方法都会导致计算成本高昂，因为计算成本会随着图像和特征大小的增加而成正比增长。...在流行的COCO数据集上，该方法将检测mAP提高了1.0，mAP small提高了2.0，高分辨率推理速度平均提高了3倍。...在包含更多小目标的VisDrone数据集上，研究者创建了一个新的状态，同时平均获得2.3倍的高分辨率加速。...不同尺度的目标在不同的层次上被处理：大目标倾向于在高层次特征上被检测到，而小目标通常在低层次上被检测到。特征金字塔范式节省了在主干中从浅到深维护高分辨率特征图的计算成本。...在大多数情况下，小目标的空间分布非常稀疏：它们只占据高分辨率特征图的一小部分；因此浪费了大量的计算。 2）特征金字塔是高度结构化的。
然而，在不久的将来，4K甚至更高的分辨率一定会取代全高清（FHD）成为主流格式。 因此，我们就需要有高效、轻量级的 VSR 技术，将大量低分辨率 (LR) 视频升级为高分辨率 (HR) 视频。...当视频中的物体运动速度较快，在单个图像中表现为运动模糊效果，因此目标帧与其相邻帧之间会出现子像素位移。 ? 因此，VSR系统使用有效的运动补偿算法对齐相邻帧至关重要。...提高计算效率 卷积计算是CNN的关键，占总计算量的90%以上，耗费了大量的计算时间。 而传统的朴素卷积（naïve convolution）使用了6个循环结构，计算效率也是相当低。...经过实验，研究团队发现，通过逆向col2im转换就可以得到所需的输出特征结果。 也就是说，将卷积计算转化为矩阵乘法，通过内存空间节省推理时间，就能提高计算效率。...来对比一下不同VSR网络在CPU和GPU上的运行速度： ? 由图可见，相比TecoGAN，仅使用CPU，EGVSR能提速8.25-9.05倍。
近年来，由于显著的进展，利用深度学习方法检测红外小目标受到了大量关注。为了提高对小目标的检测能力，这些方法通常保持一条通路，该通路保留了稀疏和微小目标的高分辨率特征。...大量实验表明，提出的SpirDet在显著优于现有先进模型的同时，实现了更快的推理速度和更少的参数。...信号噪声比低，红外图像中大量的噪声干扰可能导致将背景干扰错误地识别为目标。 早期对红外小目标的检测是基于模型的方法，这种方法利用人类的先验知识进行检测，并提供值得称赞的实时性能。...然而，随着特征图尺寸的增加，计算成本呈平方级增长。 本文的动机是将计算集中在高分辨率（HR）特征图内小目标潜在位置上，以便于执行需要高分辨率的任务，例如小目标的边缘检测和形状学习。...在多个公开数据集上的实验结果表明，SpirDet显著提高了推理速度，同时在全球四个公开数据集上保持了性能。将来，稀疏性和重参化机制有望应用于视频序列中，用于检测红外小目标。
积极的一面是，与静止图像相比，在视频的某一帧中进行检测可以得到其他帧的支持。因此，如何跨不同帧聚合特征是VID问题的关键。 大多数现有的聚合算法都是为两阶段检测器定制的。...02 背景 视频目标检测可以看作是静止图像目标检测的高级版本。直观地说，可以通过将帧一一输入静止图像目标检测器来处理视频序列。...但是，通过这种方式，跨帧的时间信息将被浪费，这可能是消除/减少单个图像中发生的歧义的关键。 如上图所示，视频帧中经常出现运动模糊、相机散焦和遮挡等退化，显着增加了检测的难度。...最近的尝试是在准确性上的显着提高证实了时间聚合对问题的重要性。然而，大多数现有方法都是基于两阶段的技术。 如前所述，与一级基础相比，它们的主要缺点是推理速度相对较慢。...下表的下半部分报告了YOLOV和其他带有后处理的SOTA模型的结果。在i7-8700K CPU上测试后处理的时间成本。
积极的一面是，与静止图像相比，在视频的某一帧中进行检测可以得到其他帧的支持。因此，如何跨不同帧聚合特征是VID问题的关键。 大多数现有的聚合算法都是为两阶段检测器定制的。...02、背景 视频目标检测可以看作是静止图像目标检测的高级版本。直观地说，可以通过将帧一一输入静止图像目标检测器来处理视频序列。...但是，通过这种方式，跨帧的时间信息将被浪费，这可能是消除/减少单个图像中发生的歧义的关键。 如上图所示，视频帧中经常出现运动模糊、相机散焦和遮挡等退化，显着增加了检测的难度。...最近的尝试是在准确性上的显着提高证实了时间聚合对问题的重要性。然而，大多数现有方法都是基于两阶段的技术。 如前所述，与一级基础相比，它们的主要缺点是推理速度相对较慢。...下表的下半部分报告了YOLOV和其他带有后处理的SOTA模型的结果。在i7-8700K CPU上测试后处理的时间成本。
与受内存限制的传统训练方法不同，作者的方法能够训练超高分辨率图像。 作者通过在分类、目标检测和分割的7个不同基准测试中表现出卓越的性能来证明作者方法的有效性。...然而，高分辨率图像在诸如目标检测和分割等其他视觉任务中提出了挑战。上述模型不能直接扩展用于这些任务。...然而，注意力机制本身可能计算成本很高，特别是对于高分辨率图像。 检测：以前的文献针对非常大图像上的小目标检测[21]。...在一项相关工作中，为了推动小目标检测的进展，还提出了如DOTA[22]，SODA-A和SODA-D[23]等数据集。[12]解决了在有限内存约束下高分辨率图像中小目标检测的问题。...然后利用作者的方法，作者将训练扩展到512和1024分辨率的图像。 V Conclusion 在这项工作中，作者解决了在严格内存限制下高效处理高分辨率图像的难题，用于分类、目标检测和分割等任务。
我们在半导体检测中检测PCB上的元件或检测工厂的零件。 很多这些故障检测检查现在都是手动进行，这是耗时且容易出错的。 通过AI和深度学习，我们可以自动执行大量的这种手动检测。...制造业检查通常是针对更高分辨率的图像而不是视频。 非常有用的工业应用的检测技术是分割（segmentation）。...但是对于AI，最小的缺陷将突出显示，因为您可以在右侧看到。这显示了缺陷上的segmentation覆盖。...处理和理解高分辨率图像对于工业检查至关重要。 这需要在CPU上完成大量的计算资源。 在Deepstream 4.0中，NVIDIA 带来了GPU accelerated JPEG解码功能。...剩下的pipline看起来非常类似于视频流pipline，其中包括批处理，推理和显示。 该插件还可以支持彩色和灰度图像。 ?
我认为MSCOCO数据集识别准确率难以上升的一个关键性要素就是大量的遮挡。- 小目标检测问题。- …待补充 接下来我将简单介绍一下关于遮挡和小目标检测问题的相关内容。 2....三个特征图中，最大的7676负责检测小目标，而对应到608**608上，每格特征图的感受野是608/76=88大小。...（PS：这里忽略多尺度训练的因素及增加网络检测分支的情况） - 高分辨率。...在很多遥感图像中，长宽比的分辨率比76802160更大，比如上面的1600016000，如果采用直接输入原图的方式，很多小目标都无法检测出。- 显卡爆炸。...很多图像分辨率很大，如果简单的进行下采样，下采样的倍数太大，容易丢失数据信息。但是倍数太小，网络前向传播需要在内存中保存大量的特征图，极大耗尽GPU资源,很容易发生显存爆炸，无法正常的训练及推理。
高分辨率航拍图像中小目标的非均匀分布对检测器提出了重大挑战，导致在大规模航拍图像上的效率或准确性降低。为了解决这些问题，一种直接的方法是将图像分割成几个切块并放大，如均匀裁剪所示。...然而，这种方法没有考虑到目标的非均匀分布，检测所有切块仍然需要大量的时间。为了解决上述挑战，已经提出了主流解决方案，包括设计专用方案来定位簇区域，这些区域随后可用于检测。...在两个航拍图像数据集上的大量实验证明了所提出方法的有效性及相对于最先进方法的优越性。...特别是，在VisDrone上，由于航拍图像中大量小目标实例和非均匀的数据分布，像Faster R-CNN和CenterNet这样的通用目标检测器表现不佳。...通过在两个航空图像数据集上进行的大量实验，与现有先进方法相比，作者证明了YOLC的有效性和优越性。 在未来的工作中，作者将努力将YOLC扩展到特征 Level 以进行微小目标检测。
Pro和Claude 3的性能，这展示了MiniCPM-V在OpenCompass上的最新性能； （2）强大的OCR（光学字符识别）能力且具有1.8M像素的高分辨率图像感知，在任何缩放比例下； （3）...MiniCPM-V系列的设计哲学是在性能和效率之间实现良好的平衡，这是一个更实际的目标，适用于更广泛的实际应用场景。这一目标在架构设计、训练、推理和部署等各个层面得到实现。...有效性方面,一个好的视觉编码策略应同时尊重输入图像的底层比例和保留足够的视觉细节(高分辨率)。效率方面,图像编码过程中的视觉标记数量应适中,以便在终端设备上实现。...通过释放LLM占用的大量内存，作者可以在ViT编码过程中避免频繁的换页（进出），从而提高程序效率。如图6（a）所示，这种优化技术使图像处理时间从45.2秒减少到31.5秒。 编译优化。...尽管GPU有潜力，但作者发现在作者的实验中，当前用于移动设备GPU的框架并未优化或兼容到能够在CPU上实现更好的结果。
例如，[24]演示了在开销图像中定位目标的能力;然而，应用于更大的区域会有问题，推理速度为每1280×1280像素图像芯片10到40秒。...在同一硬件上，544×544像素图像的推理速度非常快，约为0.2秒，这使得该方法易于扩展以适应大型卫星图像。...第二种方法是一种我们称之为随机森林超分辨率(RFSR)的方法，是为这项工作而设计的;它需要最少的训练时间，并显示出很高的推理速度。...使用经验测试对这些参数进行了微调，以最大限度地提高PSNR得分(有关度量的详细信息，请参见第6节)，同时保持最少的训练时间(在64GB RAM CPU上每级增强4小时或更少)。...对于∼2亿个像素样例的所有三个增强，在64GBRAMCPU上的平均训练时间是10.8小时。对于相同的硬件，544×544像素图像的平均推断速度是0.7秒(表2)。??
利用Visdrone和xView空中目标检测数据集上的目标检测Baseline的实验评估表明，该推理方法可将FCOS、VFNet和TOOD检测器的目标检测AP分别提高6.8%、5.1%和5.3%。...在本文中提出了一种基于切片辅助推理和微调的通用解决方案，用于高分辨率图像上的小目标检测，同时保持较低的复杂度和内存需求。图1显示了Visdrone测试集样本图像上小目标检测的改进。...针对一般目标检测的算法在包含小而密集目标的高分辨率图像上表现不佳，导致了针对小目标检测的特定方法。...3本文方法 为了解决小目标检测问题，作者提出了一个在微调和推理阶段基于切片的通用框架。将输入图像划分为重叠的切片，对于小目标相对于输入网络的图像产生相对较大的像素区域。...另一方面，在由高端无人机和监视摄像头生成的高分辨率图像中，它们对小目标检测任务的精度明显较低。
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】PaliGemma 2在多个任务上取得了业界领先的成绩，包括图像描述、乐谱识别和医学图像报告生成；并且提供了不同尺寸和分辨率的版本，用户可以根据不同的任务需求进行微调...在任务选择上，增加那些「能从高分辨率图像中受益的任务」比例，增加输出序列的长度，以促进长视觉文本序列的OCR等任务的学习。 第三阶段，将第一或第二阶段的检查点微调到目标任务。...实验结果 研究人员测试了PaliGemma 2在文本检测和识别、表格结构识别、分子结构识别、光学乐谱识别（optical music score recognition）、长图像描述生成、空间推理以及放射图像报告生成...文本检测和识别 在高级光学字符识别（OCR）任务时，模型需要从图像中定位和识别出单词，输出结果为一个数据对「转录文本，边界框」，研究人员遵循HierText竞赛的规则，使用单词级别的精确度、召回率和F1...CPU推理和量化 为了评估只用CPU进行推理的速度，研究人员在四种不同的架构上使用gemma.cpp运行PaliGemma 2模型，检查点使用在COCOcap上微调过的PaliGemma 2 3B（224
FastestDet是针对计算资源紧缺的ARM平台设计的，突出单核效能，因为在实际业务场景中，不会把所有CPU资源都给推理框架做模型推理的，假如说你想在例如树莓派, RK3399, RK3568去跑实时目标检测...，那么FastestDet是比较好的选择，或者移动端上不想占用太多cpu资源，也可以去用单核并设置cpu sleep去推理FastestDet，在低功耗的条件下运行算法。...这个是对网络结构上对算法模型进行优化，主要是提升算法运行速度，简化后处理步骤，大家可以先看下这块的网络结构： 其实多检测头设计的是为了适应检测不同尺度物体目标，高分辨率的检测头负责检测小物体，低分辨的检测头负责检测大物体...ABOUT 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。...工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码）
尽管鸟类拥有相同的基本部分，但不同的鸟类在形状和外观上可能会有很大的差异，而且，由于照明和背景的变化以及姿势的极端变化（例如，飞鸟、游泳鸟和栖息在树枝上的鸟类），鸟图像的类内差异也很大。...，如下：分类花卉对自行车、汽车和猫等类别来说是一个额外的挑战，因为花内类别之间有很大的相似性，比如一朵花与另一朵花的区别有时是颜色，例如蓝色的钟形与向日葵，有时是形状，例如水仙花与蒲公英，有时是花瓣上的图案...COCO是一个具有非常高的行业地位且规模非常庞大的数据集，用于目标检测、分割、图像描述等等场景。...（或非规范视角）、对象之间的上下文推理和对象的精确二维定位。...目标检测、分割任务的训练集标注文件 ├── instances_val2017.json # 目标检测、分割任务的验证集标注文件文件 ├── person_keypoints_train2017
目标检测一直是计算机视觉领域的一大难题，其目标是找出图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测中的深度学习方法已经发展了很多年，并出现了不同类型的检测方法。...深度学习目标检测方法还可划分为 Anchor-base 和 Anchor-free 两大类，今年又出现了将 Transformer 用于目标检测的尝试，各种方法百花齐放。...在安卓摄像头 demo app 上，算上图片预处理、检测框后处理以及绘制检测框的时间，NanoDet 也能轻松跑到 40+FPS。 ? NanoDet 和 yolov4-tiny 的性能对比。...该函数能够去掉 FCOS 的 Centerness 分支，省去这一分支上的大量卷积，从而减少检测头的计算开销，非常适合移动端的轻量化部署。 ?...由于移动端模型推理由 CPU 执行计算，共享权重并不会带来推理过程的加速，而且在检测头非常轻量的情况下，共享权重使其检测能力进一步下降，因此项目作者认为选择对每一层特征使用一组卷积比较合适。
利用意大利北部地区苹果园实地调查时采集的图像，编制训练数据集，测试用图像取自广泛使用的google数据集，过滤掉不同场景中含有苹果的图像，以保证算法的鲁棒性。该研究采用YOLOv3微结构来检测小目标。...深度学习可用于作物地图的绘制、作物图像的分割、作物目标的检测。卷积神经网络（CNNs）用于图像中目标区域的提取、目标分割以及采用连续CNN计数算法对树上的果实进行计数。...然而，FasterR-CNN由区域建议网络（RPN）和分类网络组成，在精度上取得了很好的效果，但检测速度慢，不能在高分辨率的实时图像中取得很好的效果。 ?...YOLO网络不需要RPN，直接进行回归检测图像中的目标，因此速度快，可以在实时应用中实现。最新版本（YOLOv3）不仅具有较高的检测精度和速度，而且在检测小目标方面也表现良好。...为了突出所选择的不同嵌入式解决方案在推理速度和功耗方面所取得的性能，进行了实验评估。实验结果表明，该系统具有良好的应用前景，能够以最小的功耗产生实时位置和检测次数。
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