https://github.com/WongKinYiu/yolov9 GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Inform Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information - WongKinYiu/yolov9 github.com https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf X축이 Latency 면 어떻게 그려질지 궁금하다.
nvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 이미지를 베이스 이미지로하여 8.6.0.12-1+cuda11.8 버전의 TensorRT 관련 라이브러리를 다운로드 받으니 다운로드가 안된다. What?! 어떤 건 다운로드가 되고 어떤 건 안된다. 기존에 8.5.3-1+cuda11.8 으로 다운로드 받는 명령어를 아래와 같이 실행했었어서, RUN \ apt-get update && \ apt-get install -y libnvinfer8=8.5.3-1+cuda11.8 \ libnvinfer-plugin8=8.5.3-1+cuda11.8 \ libnvparsers8=8.5.3-1+cuda11.8 \ libnvonnxparsers8=8.5.3-1+cuda11.8 \ ..
https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/ V-JEPA: The next step toward advanced machine intelligence Previous work had to do full fine-tuning, which means that after pre-training your model, when you want the model to get really good at fine-grained action recognition while you’re adapting your model to take on that task, you have to updat..
https://opensource.googleblog.com/2024/02/magika-ai-powered-fast-and-efficient-file-type-identification.html Magika: AI powered fast and efficient file type identification Magika code and model are freely available starting today in Github under the Apache2 License. opensource.googleblog.com https://github.com/google/magika GitHub - google/magika: Detect file content types with deep learning Det..
Python 프로그래밍중 프로그램이 키보드 인터럽트(Ctrl + c) 혹은 강제 종료, 정상 종료 케이스에 따라서 특정 함수가 호출됐어야 했었습니다. 제 경우를 자세히 말씀드리자면 pyav를 사용하여 RTSP 프로토콜로 비디오를 수신받아 디코딩을 하는데, RTSP 서버(VLC 이용)와 연결 후 연결을 끊어주지 않고 클라이언트 측 프로그램이 종료되는 경우 RTSP 서버의 VLC 프로그램 또한 정상적으로 동작을 안하는 문제가 있었습니다. 확인해보니 항상 연결을 끊어줘야하는데 그렇지 않은 경우 문제가 발생하던 것이였습니다. https://github.com/PyAV-Org/PyAV GitHub - PyAV-Org/PyAV: Pythonic bindings for FFmpeg's libraries. Python..
COCO pre-trained YOLOv5, 8의 입력 이미지 사이즈는 대개 640x640으로 알려져있습니다. YOLOv5는 1280x1280 사이즈를 입력으로 받는 High mAP 지향형 모델도 있기는 합니다. 왜 640x640일까요? 우선 FPN 구조이자 입력 이미지가 모델 구조에 의해 32x Downsampling이 되기 때문에 입력 이미지의 해상도가 32의 배수여야 하는 제한이 있습니다. 그러고보면 640이 32의 배수인 걸 알 수 있습니다. 근데 32의 배수는 무수히 많은데 왜 640 일까요? COCO 데이터셋의 해상도에 대한 통계치를 추출해보겠습니다. 2017년도에 구축된 데이터셋 기준입니다. Train #images: 118287 min h: 51, max h: 640, mean h: 484..
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