1.海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
2.基于AI或传统编码方法的框框架图像压缩开源算法汇总
3.caffe ä¸ä¸ºä»ä¹bnå±è¦åscaleå±ä¸èµ·ä½¿ç¨
海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
在配置海思芯片AI模型转换环境时,直接在服务器上安装配置可能引发冲突,架源因此推荐在Docker环境中部署转换工具,框框架以确保良好的架源隔离性,避免不同开发环境间的框框架相互影响。以下是架源微服务搭建源码在Ubuntu容器中部署海思芯片模型转换相关工具的步骤:
首先,拉取Ubuntu .的框框架Docker镜像,检查当前已有的架源镜像。
然后,框框架创建一个容器并运行,架源该容器将提供可视化界面,框框架便于操作。架源
部署CANN环境,框框架iapp分享激活源码为后续使用海思芯片做好硬件准备。架源
安装MindStudio,框框架这是一个用于AI模型开发和调试的集成开发环境。
接下来,安装模型压缩量化工具(如caffe),用于优化模型大小与性能。
部署caffe框架,确保与MindStudio的兼容性。
安装Caffe源代码增强包,扩展caffe的功能与性能。
执行量化操作,通过caffe优化模型的轻松掌握JavaWeb源码精度与运行效率。
模型转换采用图形开发方式与命令行开发方式,灵活适应不同需求。
完成模型转换后,进行板端程序编译,确保模型可在海思芯片上正确运行。
同步推理过程,验证模型转换效果。
如果需要,安装模型压缩量化工具(如pytorch),并执行量化操作,以进一步优化模型。
参考《模型压缩工具使用指南(PyTorch).pdf》中第3章内容,试衣间+源码深入了解PyTorch量化操作。
配置aiitop sample打包环境,为模型部署做准备(可选)。
容器中配置SSH连接,实现远程访问与管理(可选)。
容器导出镜像,方便在不同环境中复用(可选)。
遇到问题时,查阅FAQ寻求解决方案。
本文使用Zhihu On VSCode完成撰写与发布。
基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
探索图像压缩技术的前沿,融合AI与传统编码策略,芋道源码 架构我们精选了多项开创性研究成果,旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的算法:Li Mu等人的突破:年CVPR大会上,他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》(论文链接),借助深度学习的自编码器,赋予内容感知,通过优化编码器、解码器和量化器,赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理,减少失真。其开源代码可于这里找到,基于Caffe框架。
Conditional Probability Models的革新:Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作,通过内容模型提升深度图像压缩的性能,论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》(论文链接)。
利用深度神经网络的力量,研究者们正在重新定义压缩标准。例如,Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》,使用RNN构建可变压缩率的系统,无需重新训练(论文链接)。其开源代码可在GitHub找到,基于PyTorch 0.2.0。 创新性的混合GRU和ResNet架构,结合缩放加性框架,如Prakash等人年的工作所示,通过一次重建优化了率-失真曲线(论文链接),在Kodak数据集上,首次超越了JPEG标准。开源代码见这里,基于Tensorflow和CNN。 AI驱动的图像压缩,如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM,借助ADMM技术优化隐性比特率,提高了压缩效率与失真性能(论文),对比Balle等人的工作(论文)有所突破。 生成对抗网络(GAN)的优化应用,如.论文,展示了在低比特率下图像压缩的显著改进,开源代码可在GitHub找到,它以简洁的方式实现高图像质量。 深度学习驱动的DSSLIC框架,通过语义分割与K-means算法,提供分层图像压缩的高效解决方案,开源代码在此,适用于对象适应性和图像检索。 传统方法如Lepton,通过二次压缩JPEG,节省存储空间,Dropbox的开源项目链接,适合JPEG格式存储优化。 无损图像格式FLIF,基于MANIAC算法,超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG,支持渐进编码,详情可在官方网站查看。 Google的Guetzli,以高效压缩提供高画质JPEG,体积比libjpeg小-%,适用于存储优化(源码)。 这些创新的算法和技术,展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步,不仅提升了压缩效率,更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。caffe ä¸ä¸ºä»ä¹bnå±è¦åscaleå±ä¸èµ·ä½¿ç¨
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