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谷歌發(fā)布MediaPipe Holistic,實現(xiàn)移動端進(jìn)行人體關(guān)鍵點檢測跟蹤

RTThread物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng) ? 來源:RTThread物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng) ? 作者:RTThread物聯(lián)網(wǎng)操作 ? 2020-12-29 09:16 ? 次閱讀
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導(dǎo)讀:本期為 AI 簡報 20201225 期,將為您帶來 6 條相關(guān)新聞,有趣有料無水文~

1. 170 FPS!YolactEdge:邊緣設(shè)備上的實時實例分割,已開源!

Paper: https://arxiv.org/abs/2012.12259
Github: https://github.com/haotian-liu/yolact_edge

本文提出了YolactEdge實時實例分割方法,可以在小型邊緣設(shè)備上以實時速度運行。具體來說,在550x550分辨率的圖像上,帶有ResNet-101主干的YolactEdge在Jetson AGX Xavier上的運行速度高達(dá)30.8FPS(在RTX 2080Ti上的運行速度為172.7FPS)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo),我們對基于圖像的最新實時方法YOLACT進(jìn)行了兩項改進(jìn): 1)優(yōu)化TensorRT,同時謹(jǐn)慎權(quán)衡速度和準(zhǔn)確性; 2)利用視頻中時間冗余的新型特征扭曲模塊。 在YouTube VIS和MS COCO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實驗表明,與現(xiàn)有的實時方法相比,YolactEdge的速度提高了3-5倍,同時具有極好的mask和box檢測精度。

2. 谷歌發(fā)布 MediaPipe Holistic,實現(xiàn)移動端同時進(jìn)行人臉、手部和人體關(guān)鍵點檢測跟蹤

Github:https://github.com/google/mediapipe

原文鏈接:

https://ai.googleblog.com/2020/12/mediapipe-holistic-simultaneous-face.html

谷歌MediaPipe Holistic為突破性的 540 多個關(guān)鍵點(33 個姿勢、21 個手和468 個人臉關(guān)鍵點)提供了統(tǒng)一的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并在移動設(shè)備上實現(xiàn)了近乎實時的性能。 谷歌之前發(fā)布的MediaPipe就是一個專門為GPUCPU而設(shè)計的開源框架,已經(jīng)為這些單個任務(wù)提供了快速、準(zhǔn)確而又獨立的解決方案。 但將它們實時組合成一個語義一致的端到端解決方案,仍是一個難題,需要多個依賴性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步推理。 不久前,谷歌發(fā)布了 MediaPipe Holistic,就是針對上述挑戰(zhàn)而提出一個解決方案,提出一個最新最先進(jìn)的人體姿勢拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),可以解鎖新的應(yīng)用。

3. 樹莓派深度學(xué)習(xí):目標(biāo)檢測

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/110290326

作者之前已經(jīng)是實現(xiàn)了樹莓派4B上的深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建和測試,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/110013867

這一篇是在樹莓派上運行深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測模型進(jìn)行推理的效果,

主要是基于TensorFlow目標(biāo)檢測API,

并從該項目的一個子頁面下載訓(xùn)練好的模型和權(quán)重,

直接進(jìn)行目標(biāo)檢測的推理過程。

步驟如下:

下載安裝TensorFlow目標(biāo)檢測API

配置環(huán)境

下載模型

運行

4. Docker 從入門到干活,看這一篇足矣

本文來自:cnblogs.com/clsn/p/8410309.html

Docker作為一個非常好的環(huán)境隔離神器,在機器學(xué)習(xí)圈也越來越火了。那么,Docker是什么,怎么用,相信大家看完本文,會對它有一個比較全面的認(rèn)識

分別從以下幾個方面來介紹:

容器簡介

什么是 Docker

安裝 Docker

Docker鏡像相關(guān)操作

容器的日常管理

5. 亞馬遜李沐團(tuán)隊提出:(開源) 行為識別的全面調(diào)研 2014-2020

737beeb8-48cf-11eb-8b86-12bb97331649.png

30頁行為識別綜述,共計283篇參考文獻(xiàn)!Amusi 認(rèn)為這是目前2020年看到的關(guān)于行為識別(視頻理解)最好且最全面的綜述。 本文對基于深度學(xué)習(xí)的視頻行為識別(Video Action Recognition)論文進(jìn)行了全面調(diào)研,按時間順序詳細(xì)介紹并盤點出重要工作,還統(tǒng)計出了17個視頻行為識別數(shù)據(jù)集,最后還復(fù)現(xiàn)了大量優(yōu)秀工作的代碼,現(xiàn)已開源!

6. AWS與NVIDIA合作伙伴通過嵌入式AI簡化構(gòu)建應(yīng)用程序

最近,NVIDIA與亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)通過在AWS Marketplace中提供NVIDIA店面,宣布了一項合作伙伴關(guān)系,旨在簡化將AI功能嵌入應(yīng)用程序的過程。總計,NVIDIA將免費提供21種軟件工具,以幫助使用AWS的開發(fā)人員構(gòu)建GPU加速的AI應(yīng)用程序。這將在醫(yī)療保健,金融,零售,智慧城市等多個領(lǐng)域引起廣泛關(guān)注。 自2017年以來,NVIDIA一直通過其NVIDIA GPU優(yōu)化云(NGC)目錄以及AWS Marketplace上的一些單獨組件提供了GPU加速軟件。

但是,這是Nvidia的整個產(chǎn)品組合首次進(jìn)入AWS Marketplace。NGC目錄將NVIDIA的GPU加速軟件工具集中在一起。它包含數(shù)百個機器學(xué)習(xí)(ML)框架和行業(yè)特定的軟件開發(fā)套件,數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員可以使用它們來構(gòu)建AI解決方案。 NVIDIA聲稱250,000名用戶已經(jīng)從NGC目錄中下載了超過100萬個AI容器,預(yù)訓(xùn)練的模型,應(yīng)用程序框架,Helm圖表和其他ML資源。 你可以添加微信17775982065為好友,注明:公司+姓名,拉進(jìn)RT-Thread 官方微信交流群!

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:【20201225期AI簡報】YolactEdge:邊緣設(shè)備上的實時實例分割,已開源!

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