新增上线 模型压缩 相关API: · 创建模型压缩任务 :用于创建模型压缩任务。 · 查看模型压缩任务列表 :用于查看模型压缩任务列表。 · 获取模型压缩任务详情 :用于获取模型压缩任务详情。 · 停止模型压缩任务 :用于停止模型压缩任务。 · 删除模型压缩任务 :用于删除模型压缩任务。
可选参数:snappy/gzip/bzip2/lzop和不压缩(none),默认不压缩 deliverInterval int 投递间隔,单位分钟,限制范围为5-60的整数,默认5 storageFormat string 存储格式,可选参数: parquet, json, csv,默认json csvHeadline bool csv时是否投递字段名称,默认false,不投递 csvDelimiter
预测视频接口 SDK 提供了支持摄像头读取、视频文件和网络视频流的解析工具类 VideoDecoding ,此类提供了获取视频帧数据的便利函数。通过 VideoConfig 结构体可以控制视频/摄像头的解析策略、抽帧策略、分辨率调整、结果视频存储等功能。对于抽取到的视频帧可以直接作为SDK infer 接口的参数进行预测。
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预测视频接口 SDK 提供了支持摄像头读取、视频文件和网络视频流的解析工具类 VideoDecoding ,此类提供了获取视频帧数据的便利函数。通过 VideoConfig 结构体可以控制视频/摄像头的解析策略、抽帧策略、分辨率调整、结果视频存储等功能。对于抽取到的视频帧可以直接作为SDK infer 接口的参数进行预测。
对于超高清图片建议压缩后识别,对于图片质量差的图片,建议提升图片清晰度, 推荐分辨率720 P以上的图片 ,更低分辨率的图片也能识别,只是效果可能有差异,模糊、遮挡严重、光线暗等情况下,识别效果肯定不理想。 Q:人体分析可以识别夜间红外监控图片么?
量化压缩 模型压缩时,同等QPS目标下,降低推理显存占用。 稀疏化 模型压缩时,在同等算力资源下,降低单Token时延、提升QPS。 动态图编程 采用 Python 的编程风格,解析式地执行每一行网络代码,并同时返回计算结果。体验更佳、更易调试,但是因为采用 Python 实时执行的方式,消耗较大,在性能方面与 C++ 有一定差距。 静态图编程 采用先编译后执行的方式。
提供剪裁、量化、蒸馏、和模型结构搜索等模型压缩策略,帮助用户快速实现模型的小型化 Visualdl 飞桨可视化分析工具
为保证模型训练效果, 所上传的图片应与实际业务场景的图片(光线、角度、采集设备)尽可能一致 从本地上传压缩包导入 选择 未标注数据-本地-上传压缩包 ,点击上传压缩包后选择本地图片压缩包完成数据的批量导入。
为运行您开发的可执行文件,需要用到一些底层的库文件支持,相关库文件在 test-face-api 的lib3目录中(主要有opencv库,ffmpeg库,json,curl库等)。此外,随工程还有一些编译用的Makefile文件及sh脚本文件等,可通过Makefile编译工程,sh脚本文件运行编译的可执行文件。