人工智能|【20201225期AI简报】YolactEdge(边缘设备上的实时实例分割,已开源!)

导读:本期为 AI 简报 20201225 期,将为您带来 6 条相关新闻,有趣有料无水文~
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1. 170 FPS!YolactEdge:边缘设备上的实时实例分割,已开源! 人工智能|【20201225期AI简报】YolactEdge(边缘设备上的实时实例分割,已开源!)
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Paper: https://arxiv.org/abs/2012.12259
Github: https://github.com/haotian-liu/yolact_edge
本文提出了YolactEdge实时实例分割方法,可以在小型边缘设备上以实时速度运行。具体来说,在550x550分辨率的图像上,带有ResNet-101主干的YolactEdge在Jetson AGX Xavier上的运行速度高达30.8FPS(在RTX 2080Ti上的运行速度为172.7FPS)。为了实现这一目标,我们对基于图像的最新实时方法YOLACT进行了两项改进:
1)优化TensorRT,同时谨慎权衡速度和准确性;
2)利用视频中时间冗余的新型特征扭曲模块。
在YouTube VIS和MS COCO数据集上进行的实验表明,与现有的实时方法相比,YolactEdge的速度提高了3-5倍,同时具有极好的mask和box检测精度。
2. 谷歌发布 MediaPipe Holistic,实现移动端同时进行人脸、手部和人体关键点检测跟踪
Github:https://github.com/google/mediapipe
原文链接:
https://ai.googleblog.com/2020/12/mediapipe-holistic-simultaneous-face.html
【人工智能|【20201225期AI简报】YolactEdge(边缘设备上的实时实例分割,已开源!)】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点(33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点)提供了统一的拓扑结构,并在移动设备上实现了近乎实时的性能。
谷歌之前发布的 MediaPipe 就是一个专门为GPU或CPU而设计的开源框架,已经为这些单个任务提供了快速、准确而又独立的解决方案。
但将它们实时组合成一个语义一致的端到端解决方案,仍是一个难题,需要多个依赖性神经网络的同步推理。
不久前,谷歌发布了 MediaPipe Holistic,就是针对上述挑战而提出一个解决方案,提出一个最新最先进的人体姿势拓扑结构,可以解锁新的应用。
3. 树莓派与深度学习:目标检测
原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/110290326
作者之前已经是实现了树莓派4B上的深度学习环境搭建和测试,
https://zhuanlan.zhihu.com/p/110013867
这一篇是在树莓派上运行深度学习目标检测模型进行推理的效果,
主要是基于TensorFlow目标检测API,
并从该项目的一个子页面下载训练好的模型和权重,
直接进行目标检测的推理过程。
步骤如下:
  1. 下载安装TensorFlow目标检测API
  2. 配置环境
  3. 下载模型
  4. 运行
4. Docker 从入门到干活,看这一篇足矣 人工智能|【20201225期AI简报】YolactEdge(边缘设备上的实时实例分割,已开源!)
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本文来自:cnblogs.com/clsn/p/8410309.html
Docker作为一个非常好的环境隔离神器,在机器学习圈也越来越火了。那么,Docker是什么,怎么用,相信大家看完本文,会对它有一个比较全面的认识
分别从以下几个方面来介绍:
  1. 容器简介
  2. 什么是 Docker
  3. 安装 Docker
  4. Docker镜像相关操作
  5. 容器的日常管理
5. 亚马逊李沐团队提出:(开源) 行为识别的全面调研 2014-2020 人工智能|【20201225期AI简报】YolactEdge(边缘设备上的实时实例分割,已开源!)
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30页行为识别综述,共计283篇参考文献!Amusi 认为这是目前2020年看到的关于行为识别(视频理解)最好且最全面的综述。
本文对基于深度学习的视频行为识别(Video Action Recognition)论文进行了全面调研,按时间顺序详细介绍并盘点出重要工作,还统计出了17个视频行为识别数据集,最后还复现了大量优秀工作的代码,现已开源!
6. AWS与NVIDIA合作伙伴通过嵌入式AI简化构建应用程序 最近,NVIDIA与亚马逊网络服务(AWS)通过在AWS Marketplace中提供NVIDIA店面,宣布了一项合作伙伴关系,旨在简化将AI功能嵌入应用程序的过程。总计,NVIDIA将免费提供21种软件工具,以帮助使用AWS的开发人员构建GPU加速的AI应用程序。这将在医疗保健,金融,零售,智慧城市等多个领域引起广泛关注。
自2017年以来,NVIDIA一直通过其NVIDIA GPU优化云(NGC)目录以及AWS Marketplace上的一些单独组件提供了GPU加速软件。但是,这是Nvidia的整个产品组合首次进入AWS Marketplace。NGC目录将NVIDIA的GPU加速软件工具集中在一起。它包含数百个机器学习(ML)框架和行业特定的软件开发套件,数据科学家和开发人员可以使用它们来构建AI解决方案。
NVIDIA声称250,000名用户已经从NGC目录中下载了超过100万个AI容器,预训练的模型,应用程序框架,Helm图表和其他ML资源。
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