前言 前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路:采用多进程或批量检测,不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。 )进行检测(忽略精度,只注重速度) 环境搭建 关于TensorRT的安装在之前博文【目标检测】使用TensorRT加速YOLOv5中已经写过,这里不作赘述。 YOLOv5最新版本可以将检测前后三个步骤(预处理、推理、非极大化抑制)分别统计时间,yolov5s.pt和yolov5s.engine的时间如下: yolov5s.pt Speed: 1.0ms inference, 2.0ms NMS per image at shape (1, 3, 1280, 1280) 可以看到,转成TensorRT之后,推理(inference)时间确实如某些资料所述,加速了五倍以上 1.140 0.878 yolov5n.engine 1.100 0.910 yolov5n.engine(量化后) 0.793 1.261 yolov5s.pt 1.184 0.845 yolov5s.engine
微软将资助一个由Guido van Rossum、Mark Shannon(加速计划的提出者,精通 Python 性能研究)、Eric Snow(Python 核心开发者之一、微软高级工程师)等多人组成的小团队来加速 加速CPython! 在今年2021 Python语言峰会上,Guido Van Rossum在表示:他打算在2022年10月发布3.11版本时将快CPython的速度提高1倍。 在接下来的四年里,他的目标是将CPython的速度提高到原来的5倍。 相关阅读 最新! 想学CPython,Python之父Guido亲上阵 整个计划被称为“香农计划”(即“Shannon Plan”,得名于提出者),期望花 4 年时间把 Python 提速 5 倍,即每年 1.5 倍。 benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/gpp-python3.html 量化圈内人评价 Citadel的前量化分析师Jeffrey Ryan评价道,Python的速度提高2-5倍在金融领域不会产生多大影响
二方面把获取的数据返回给客户端,完成数据服务过程) 通过以上的分析我们可以得到,为了实现对普通用户透明(使用缓存后用户客户端无需进行任何设置)访问,需要使用 DNS(域名解析)来引导用户来访问 Cache 服务器,以实现透明的加速服务 智能调度 DNS(比如 f5 的 3DNS) 智能调度DNS是CDN服务中的关键系统.当用户访问加入CDN服务的网站时,域名解析请求将最终由 “智能调度DNS”负责处理。 缓存功能服务 负载均衡设备(如lvs,F5的BIG/IP) 内容Cache服务器(如squid) 共享存储 三、名词解释 CNAME记录(CNAME record) CNAME即别名( Canonical CNAME域名 接入CDN时,在CDN提供商控制台添加完加速域名后,您会得到一个CDN给您分配的CNAME域名, 您需要在您的DNS解析服务商添加CNAME记录,将自己的加速域名指向这个CNAME域名, 这样该域名所有的请求才会都将转向CDN的节点,达到加速效果。
很早就听说TensorRT可以加速模型推理,但一直没时间去进行实践,今天就来把这个陈年旧坑填补一下。 背景知识 在实践之前有必要了解一下相关知识。 TensorRT支持几乎所有主流深度学习框架,将python框架转换成C++的TensorRT,从而可以加速推理。 如果提示没装pycuda,还需要再安装一下 pip install pycuda YOLOv5使用TensorRT加速 下面内容有点乱,是我实验时的草稿,明天再起来整理。 ---- python export.py --weights yolov5s.pt --data data/coco128.yaml --include engine --device 0 --half 程序花费时间8.395954370498657秒 半精度 python detect.py --weights yolov5s.engine 程序花费时间4.830101728439331秒 全精度
在本教程中,我们将看一下5个不同的VueUse函数,这样你就可以了解在这个库中工作是多么容易。 但首先,让我们将其添加到Vue项目中! outline: none; margin-right: 10px; background-color: #2ecc71; color: white; padding: 5px outline: none; margin-right: 10px; background-color: #2ecc71; color: white; padding: 5px outline: none; margin-right: 10px; background-color: #2ecc71; color: white; padding: 5px ---- 原文:https://learnvue.co/2021/07/5-vueuse-library-functions-that-can-speed-up-development/ 作者:Matt
yolov5地址:https://github.com/ultralytics/yolov5 tensorrt地址:https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx 测试环境 tensorrt7.0.0.11 onnx==1.8.0 基本流程:https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx里面有readme照着走即可,出现问题自己解决,其中我用的yolov5s.pt /yolov5 -s这个执行后找不到cuda路径,怀疑没有读取bashrc变量,然后去掉sudo即可 第三个问题:图片路径别忘了改,我随便找到yolov3的dog.jpg和horse.jpg测试已经正常检测出
在这其中,5G智能网关为无人快递车的发展能起到有力助推作用。 5G无线智能网关,汇聚智慧与高效 BMG5000系列5G网关,是一款小体积、高性能的5G智能网关,不仅提供千兆速率的通信传输,还支持边缘设备监测、管控能力,集数据采集、协议兼容、设备管控、智能预警、WIFI 1、提供可靠5G网络,实时传输无人配送小车的车载摄像头、传感器、运行状态、电量、路径等数据,实现车辆精细感知,亦可远程下发指令,远程操控。 2、基于智能网关,构建多设备联动,实现刷脸/扫码/输入动态码后自动开启对应箱门锁,人脸图像信息采集实时通过5G/4G高速网络上传云端比对,开门取件快速高效。 4、5G智能网关配套佰马物联网云平台,可以远程监控网关的运行情况、流量使用、位置等,还支持网关远程升级、远程配置和远程调测,减少现场维护的人力物力。
在5G建设成就上,毫无疑问我们已经交上了一份令人满意的答卷——根据工信部最新的数据,国内5G基站数已经达到273.3万个,5G移动电话用户达到6.34亿户。 在垂直行业领域,5G应用项目落地突破了1万个。 面对过去,我们已经有了答案。那么,面对未来,我们不禁会问——接下来,5G的重要技术发展方向是什么?作为5G技术的引领者,设备商在研究着什么? 爱立信本次展示的内容一共分为三个主题,分别是:加速5G部署、促进5G营收、探索未来科技。 我们重点关注“加速5G部署”这个主题。 爱立信从节能减排、网络提效、AI赋能等几个方面进行创新和升级,尽全力降低5G部署难度和运维成本,帮助全球运营商坚定信心,加速5G部署。 接下来,我们不妨仔细看看,他们到底做了哪些具体工作。 █ 助力RedCap商用落地,推动5G生态建设 在加速5G部署方面,爱立信还展示了RedCap和5G生态建设方面的工作。
编写好Dockerfile,构建镜像,一切看似正常。但随后发现镜像大小超过1GB,即便是微小改动,重建也要花费数分钟,每次推送或拉取都感觉异常缓慢。
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存,Wordpress也是一样,我们本次采用Redis做Wordpress的缓存! 同时我们采用Opcache给PHP脚本加速! Redis加速 我们去宝塔,下载一个Redis,然后启动Redis,然后配置文件配置如下。 // 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。
wordpress网站加速,学会这招加载速度迅速提升5倍(文章来源:https://www.zouaw.com/3379.html) 近期发现很多的人使用wordpress来搭建自己的外贸网站,一般来说外贸类主题比较多的如 2、使用CDN加速,之前对cdn的加速效果并不太清楚,所以我们很多人并不太在意,但是因为一般外贸网站等首页图片非常多,一个网页打开大约2-5M的大小,总体比较大,但是我们的服务器大部分人使用的估计是1Mbps 本人亲测,在使用了CDN加速之后,原本打开时间25S左右的网站,目前基本在5s以内可以正常打开加载完成,一般来说大部分网站打开速度集中在3-5s的比较普遍也是用户基本能接受的范围。 除此之外,比如还可以优化外部js,外部图片等等,还可以有进一步的优化加速和提升。后面尝试之后在做分享。
导读 5G为人类社会带来的颠覆,将远大于过去任何一代的通信系统。 5G离我们已经越来越近。 在国务院的最新文件中,已经明确提出“力争2020年启动5G商用”,三大运营商的5G网络建设,也有很大可能将于2018年开始启动。 这意味着什么呢? 从明年开始,我们就有一部分人可以抢鲜5G;而到3年之后,我们走到大街上,所有的广告的主角,都会从4G变成5G。 5G不再是一个遥远的概念,而是即将走入现实。 那么,它将给我们带来哪些改变? 什么是5G 什么是5G? 简单来说,5G就是下一代的通信系统。 要了解它,大家只需要记住下面三点就行了: (1)速率更高:网络峰值速率能达到10Gbps,相当于1秒钟就能下载1部超清电影。 这个改变,正是从5G开始。 5G的作用 很多人都问我,5G这么厉害,那它会带来哪些激动人心的变化? 我的回答是:不知道。
目前移动端越多越多的网页开始H5化,一方面可以减少安装包体积,另一方面也方便运营。 但是相对于原生界面而言,H5的慢速问题一定被大家所诟病,针对这个问题,目前手Q存在几种方案,最常见的便是离线包方案,但离线包存在几个问题: 滞后性,内容显示不及时; 覆盖率,很难达到100%; 校验耗时 相关推荐 H5页面性能监测 & 优化,让你的H5快如闪电!
前言 上篇博文探究了一下多进程是否能够对YOLOv5模型推理起到加速作用,本篇主要来研究一下如果将图片批量送入网络中进行检测,是否能对网络的推理起到加速作用。 YOLOv5批量检测源码解析 YOLOv5在训练过程中是可以进行分批次训练(batch_size>1),然而在默认的推理过程中,却没有预留batch_size的相关接口,仍然只是单张图一张张进行检测推理 img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) LoadImages: class LoadImages: # YOLOv5 import cv2 import torch import time s_t = time.time() # Model model = torch.hub.load('D:/Desktop/yolov5- 速度比较 下面使用RTX4090单卡进行速度测试,数据集选用VisDrone的部分数据,模型选择YOLOv5s: 测试结果如下表所示: 图片数量 直接检测花费时间(s) 批量检测花费时间(s) 100
在日前宣布最新财报时,Qorvo公司对外表示,它已就收购Decawave和总部位于马萨诸塞州的Custom MMIC达成明确协议,将斥资5亿美元收购这两家公司,但没有提供进一步的细节。 Qorvo是全球领先的射频元件供应商,在5G手机的推动下,其营收呈现强劲增长的势头。最新一季度财报显示,它第三季度营收为8.69亿美元(合7.89 亿欧元),优于市场预期的8.521美元。 这一次乘势收购Decawave和Custom MMIC ,Qorvo可以进一步扩大自己在射频领域的技术范围,为抢占更多5G产品市场铺垫。
看到标题, 你一定会说都已经 5G 时代了, 还要在网络提速上下功夫么? 答案是: 是的. CDN 首先, 网络提速最快的方式是使用 CDN 加速, CDN的全称是Content Delivery Network, 即内容分发网络.
5. 从集合中检查,而不是从列表中 这是Python优化书中最古老的技巧之一。如果存在元素,不要在列表中搜索。
在15日的通信行业与云网融合分论坛上,大唐移动核心网产品工程师赵臻发表了题为《5G网络服务化与TARS使用实践》的主题演讲,分享了大唐移动5G网络服务化以及5G网络开发中的微服务实践,重点阐述了5G网络框架演进中的服务化架构 ,以及大唐移动与腾讯共建微服务软件平台的情况,并对大唐移动和腾讯5G应用联合试点中的5G MEC业务场景进行了介绍。 5G网络服务化应对业务创新 通信网从1G发展到5G,一直在持续演进中。当前,通信领域正处在CT和IT的深度融合期。 大唐移动与腾讯共建微服务平台 5G SBA的技术实现,必然需要一套微服务框架。在5G网络开发上,是选用自研闭源微服务框架,还是社区开源微服务框架。多个开源微服务框架,如何选取。 双方将共建5G实验环境和业务应用,验证5G MEC和核心网网络能力开放等特性。在5G MEC下,将验证5G网络提供的高精度定位服务,以及5G MEC在场馆直播中边缘内容、计算加速的业务场景。 ?
前言 最近在研究如何让YOLOv5推理得更快,总体看来,主要有以下这些思路: 使用更快的 GPU,即:P100 -> V100 -> A100 多卡GPU推理 减小模型尺寸,即YOLOv5x -> YOLOv5l -> YOLOv5m -> YOLOv5s -> YOLOv5n 进行半精度FP16推理与python detect.py --half 减少–img-size,即 1280 -> 640 -> 320 导出成ONNX或OpenVINO格式,获得CPU加速 导出到TensorRT获得GPU加速 批量输入图片进行推理 使用多进程/多线程进行推理 注:使用多卡GPU和多进程/多线程的推理并不会对单张图片推理起到加速作用 本篇主要来研究多进程/多线程是否能对YOLOv5算法推理起到加速作用。 import cv2 import torch import threading import sys import multiprocessing as mp sys.path.append("yolov5"
云计算的加速引擎——5G技术如何改变未来在技术飞速发展的时代,5G作为第五代无线通信技术,不仅改写了移动通信的规则,更深刻地影响了各个行业的运作方式。其中一个领域尤其受到关注——云计算。 5G技术正在为云计算注入新的动力,使其更高效、更可靠,同时也带来诸多挑战与创新机遇。什么是5G?云计算为何需要它? 推动AI与云计算的协作5G的高速网络能有效支持人工智能与云计算的协作。例如,AI模型的训练和预测任务可以被云计算的算力加速完成,同时5G可以保证数据的高速传输。 : # 模拟5轮数据采集与上传 data = collect_traffic_data() upload_to_cloud(data)机遇与挑战:5G和云计算共舞5G为云计算带来了以下几点机遇 未来展望可以预见,5G技术的普及将进一步激发云计算的创新潜力。从智慧城市到无人驾驶,再到边缘计算的全面铺开,5G将成为云计算发展的加速引擎。