Computer Vision / Video Analytics – NVIDIA 技術博客

Computer Vision / Video Analytics – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞和內容。 Thu, 20 Apr 2023 03:51:16 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 NVIDIA Optical Flow SDK 為 Vulkan 帶來加速動作處理 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerated-motion-processing-brought-to-vulkan-with-optical-flow-sdk/ Thu, 13 Apr 2023 03:46:13 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6738 Continued]]> NVIDIA Optical Flow 加速器（ NVOFA ）是新 NVIDIA GPU 上的專用硬件單元，用于高性能計算一對圖像之間的光流。 NVIDIA Optical Flow SDK 公開了開發者 API ，使您能夠在應用程序中利用 NVOFA 硬件的強大功能。我們很高興地宣布 Optical Flow SDK 5.0 的可用性，它增加了對 Vulkan 應用程序中生成光流的支持。 Vulkan 是一個低開銷，跨平臺、開放標準 API 三維圖形和計算 Vulkan 提供更高的性能和更高效 CPU 和 GPU 與上一代 API （如 OpenGL ）相比的使用情況和 Direct3D 11 。您可以利用 Vulkan 提供的顯式 GPU 訪問來優化您的應用程序，并完全控制資源管理和同步。自 2016 年發布以來，

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采用 NVIDIA DeepStream SDK 6.2 的先進實時多對象跟蹤器 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/state-of-the-art-real-time-multi-object-trackers-with-nvidia-deepstream-sdk-6-2/ Fri, 07 Apr 2023 02:36:41 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6668 Continued]]> 當你在一段時間內觀察某件事時，你可以找到能夠進行預測的趨勢或模式。例如，通過預測，你可以主動提醒自己采取適當的行動。更具體地說，當你觀察移動物體時，軌跡是理解目標物體行為的最重要方法之一，通過它你可以獲得可操作的見解（視頻 1 ）。視頻 1 。獵豹追逐獵物（資料來源：Adobe) 當獵物距離較遠時，其較長期的運動模式對獵豹計劃游戲更為重要。隨著它離獵物越來越近，在做出預測時，獵物的短期運動模式更為重要。獵豹的視覺系統鎖定獵物，并一直跟蹤它，直到游戲結束。生成物體的軌跡需要隨著時間的推移識別同一物體，即使在視覺外觀或運動動力學發生突然變化的情況下也是如此。然而，當涉及部分或完全閉塞時，要做到這一點變得越來越困難。即使是捕食者或擁有強大視覺系統的人類，在極其具有挑戰性的情況下，也經常會失去對目標的跟蹤，在這種情況下，

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使用 Dataiku 和 NVIDIA Data Science 進行主題建模和圖像分類 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/topic-modeling-and-image-classification-with-dataiku-and-nvidia-data-science/ Tue, 04 Apr 2023 03:09:47 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6680 Continued]]> 這個Dataiku platform日常人工智能簡化了深度學習。用例影響深遠，從圖像分類到對象檢測和自然語言處理（ NLP ）。 Dataiku 可幫助您對代碼和代碼環境進行標記、模型培訓、可解釋性、模型部署以及集中管理。本文深入探討了用于圖像分類和對象檢測的高級 Dataiku 和 NVIDIA 集成。它還涵蓋了實時推理的深度學習模型部署以及如何使用開源RAPIDS和 cuML 庫，用于客戶支持 Tweet 主題建模用例。 NVIDIA 提供硬件 (NVIDIA A10 Tensor Core GPUs，在這種情況下）和各種 OSS(CUDA,RAPIDS) 完成工作請注意，本文中的所有 NVIDIA AI 軟件都可以通過NVIDIA AI Enterprise，一個用于生產人工智能的安全端到端軟件套件，由 NVIDIA 提供企業支持本節介紹使用 Dataiku 和…

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通過 AI 和加速計算推動 5G 時代創新 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/driving-5g-era-innovation-with-ai-and-accelerated-computing/ Mon, 06 Feb 2023 04:46:20 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6232 Continued]]> 電信行業在推動整個社會的數字化轉型方面發揮著關鍵作用。一個多世紀以來，從固定通信到移動通信，該行業培育了為全球人民提供連接結構的技術。在 5G 時代，這一關鍵角色現在包括為眾多始終連接的終端用戶和計算節點提供無約束和無處不在的高速數據連接。 IHS Markit 估計，由于移動支持的普及連接，到 2035 年， 5G 支持的價值鏈將為工業部門和企業市場帶來超過 13 萬億美元的總產值（圖 1 ）。 GSMA 預測，到 2025 年，僅移動電信行業就將為全球經濟貢獻 4.9 萬億美元（約占全球 GDP 的 5% ）。要了解更多信息，請參見后新冠時代的 5G 經濟和 2022 年移動經濟。電信業和整個社會的持續成功不能被視為理所當然。從歷史上看，該行業的成功很大程度上歸功于通過技術、標準、經濟和政策創新來解決關鍵挑戰的協調一致的方法。

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使用 NVIDIA DeepStream SDK 6.2 無縫開發視覺 AI 應用程序 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/seamlessly-develop-vision-ai-applications-with-nvidia-deepstream-sdk-6-2/ Fri, 03 Feb 2023 03:18:09 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6224 Continued]]> NVIDIA 宣布正式推出 NVIDIA DeepStream SDK 6.2 ，這是一個用于構建高性能視頻分析和流媒體應用程序的 AI 分析工具包。更新增加了新功能，包括增強的多對象跟蹤器、對新傳感器的支持、與 REST API 的集成、更新的 Graph Composer 以及通過 NVIDIA AI enterprise 提供的企業級支持。現在下載 DeepStream 第 6.2 版使用具有最先進性能和精度的多目標跟蹤器多對象跟蹤器為需要分析多個移動對象的復雜時間變化的視覺 AI 應用提供了構建塊。 6.2 版在統一架構下提供了三個功能強大的跟蹤器選項，具有顯著的功能改進，便于在不同場景中進行配置和更改。與 Basler 攝像頭集成，以加強工業檢查用戶現在可以通過新的 GStreamer 源元素插件和 Pylon Viewer 套件輕松地在…

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IT 經理部署 Edge AI 解決方案指南 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/an-it-managers-guide-to-deploying-an-edge-ai-solution/ Tue, 29 Nov 2022 10:54:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5793 Continued]]> 時機是一切，尤其是當它影響到客戶體驗、底線和生產效率時。 Edge AI 可以通過在間歇性、低帶寬和低成本環境中提供實時智能和增強隱私來提供幫助。根據 Gartner ®的數據，到 2025 年， 75% 的數據將在傳統數據中心或云之外的邊緣創建和處理。1.難怪成千上萬的公司正在轉向邊緣人工智能來推動其業務轉型。隨著組織經歷這一轉變，許多 IT 和業務領導者仍處于規劃和執行邊緣計算戰略的早期階段。因為邊緣人工智能是一個新概念，這個過程對很多人來說都很困難。 NVIDIA 是一家領先的人工智能基礎設施公司，擁有豐富的經驗，幫助組織、客戶和合作伙伴成功部署邊緣人工智能解決方案，對這些新概念并不陌生。為了幫助他人， An IT Manager’s Guide: How to Successfully Deploy an Edge AI Solution…

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使用 LaunchPad 上的 TAO 工具包體驗人工智能模型創建的簡易性 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/experience-the-ease-of-ai-model-creation-with-the-tao-toolkit-on-launchpad/ Thu, 28 Jul 2022 06:33:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4736 Continued]]> 從頭開始構建人工智能模型非常困難，需要大量的數據和一支數據科學家隊伍。和 NVIDIA TAO 工具包，您可以使用轉移學習的功能，使用自己的數據微調 NVIDIA 預訓練模型，并優化推理，而無需人工智能專業知識或大型訓練數據集。你現在可以通過 NVIDIA LaunchPad 體驗 TAO 工具包，這是一個免費的程序，提供短期訪問大量動手實驗室的機會。 LaunchPad 幫助開發人員、設計師和 IT 專業人員加快現代數據密集型應用程序的創建和部署。 LaunchPad 是享受和體驗 NVIDIA 硬件和軟件堆棧的變革力量的最佳方式，它們協同工作，為您的 AI 應用程序提供動力。這個 TAO LaunchPad 工具包實驗室擁有體驗微調和部署對象檢測應用程序的端到端過程所需的一切。目標檢測是一種流行的計算機視覺任務，

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邊緣人工智能正在推動一個更安全、更智能的世界 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/edge-ai-is-powering-a-safer-smarter-world/ Tue, 05 Jul 2022 07:39:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4529 Continued]]> 幾乎每個組織都被使用攝像機更好地了解其業務的能力所吸引。大約 10 億個攝像機——物聯網的終極傳感器——正被用來幫助世界各地的人們生活得更好、更安全。但是，成功有一個明顯的障礙。使用這些攝像機收集的寶貴數據需要大量人力。手動審查大量錄像的耗時過程既費力又昂貴。此外，在審查完成后，許多視頻要么被扔掉，要么被存放在云端，再也沒有使用過。這導致大量有價值的數據從未被充分利用。幸運的是，多虧了人工智能和邊緣計算的進展，組織現在可以將人工智能分析直接分層到其現有的攝像機基礎設施上，以擴大捕獲的視頻片段的價值。通過向等式中添加智能，組織可以使用人工智能驅動的視頻分析系統將物理環境轉換為更安全、更智能的空間。這一變化已經幫助許多行業的公司改善了客戶體驗，增強了安全性，推動了問責制，并提高了運營效率。擴展這些智能空間并獲得更大利益的可能性是巨大的。在零售領域，

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AI 正在改變企業管理邊緣應用程序的方式 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/ai-is-changing-how-enterprises-manage-edge-applications/ Tue, 21 Jun 2022 03:42:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4356 Continued]]> 注冊邊緣 AI 新聞及時了解最新趨勢、客戶用例和技術演練。如今，幾乎所有企業都開發或采用應用軟件，對發票、人力資源檔案或產品規格等信息的處理進行編碼。整個行業已經開始在集中式數據中心或云中，以及在商店、工廠和家用電器等邊緣位置部署和執行這些企業應用程序。最近，企業軟件的性質發生了變化，因為開發人員現在將人工智能納入了他們的應用程序中。根據 Gartner 的數據，到 2027 年，深度學習形式的機器學習將包含在超過 65% 的 edge 用例中，而 2021 這一比例還不到 10% *。使用 AI ，您不需要為每個可能的輸入編碼輸出。相反，人工智能模型從訓練數據中學習模式，然后將這些模式應用于新的輸入。自然，管理基于 AI 的應用程序所需的過程不同于為純粹確定性、基于代碼的應用程序而發展的管理。這是真的，尤其是對于邊緣的基于 AI 的應用程序，在這些應用程序中，

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實時人工智能模型旨在幫助保護大堡礁 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/real-time-ai-model-aims-to-help-protect-the-great-barrier-reef/ Tue, 31 May 2022 07:32:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4240 Continued]]> 海洋生物學家有了一種新的人工智能工具來監測和保護珊瑚礁。谷歌與澳大利亞聯邦科學和工業研究組織（CSIRO）合作開發的項目利用計算機視覺檢測模型，通過實時攝像頭來精確定位荊棘冠海星（COTS）的破壞性爆發。密切關注珊瑚礁有助于科學家快速應對不斷增長的人口，保護寶貴的大堡礁生態系統。盡管珊瑚礁覆蓋了不到 1% 的遼闊海底，但卻支撐著約 25% 的海洋物種，包括魚類、無脊椎動物和海洋哺乳動物。在健康的情況下，這些生產性海洋環境為旅游業和娛樂業提供商業和自給漁業以及收入。它們還可以在風暴潮期間保護沿海社區，是藥物發現研究中抗病毒化合物的豐富來源。在整個印度 – 太平洋地區都能找到膠輥的組合，它們以珊瑚蟲為食，珊瑚蟲是硬珊瑚礁的生命部分。它們通常數量很少，對生態系統造成的危害很小。然而，由于營養流失和天敵數量減少，疫情頻發，正在造成重大損害。

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邊緣計算簡介：成功的常見問題和資源 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/an-introduction-to-edge-computing-common-questions-and-resources-for-success-2/ Wed, 25 May 2022 06:16:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4501 Continued]]> 隨著物聯網和人工智能的融合，組織機構正在評估新的計算方法，以跟上更大的數據負載和更復雜的用例。對于許多人來說， edge computing 提供了正確的環境，可以成功地運行從分布式物聯網設備接收數據的人工智能應用程序。但許多組織仍在努力理解邊緣計算。合作伙伴和客戶經常詢問邊緣計算、其在人工智能領域流行的原因，以及與云計算相比的用例。 NVIDIA 最近主辦了一場邊緣計算 101 ：邊緣簡介網絡研討會。該活動介紹了邊緣計算，概述了不同類型的邊緣，邊緣計算的好處，何時使用，為什么使用，等等。在網絡研討會期間，我們調查了觀眾，以了解他們關于邊緣計算的最大問題以及我們可以如何提供幫助。下面我們提供這些問題的答案，以及可以幫助您完成邊緣計算之旅的資源。約 51% 的觀眾回答說，他們正處于旅程的“學習”階段。從表面上看，這并不奇怪，

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邊緣計算簡介：成功的常見問題和資源 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/an-introduction-to-edge-computing-common-questions-and-resources-for-success/ Wed, 25 May 2022 03:46:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4131 Continued]]> 有了 convergence of IoT and AI ，組織機構正在評估新的計算方法，以跟上更大的數據負載和更復雜的用例。對于許多人來說，邊緣計算提供了正確的環境，可以成功地運行從分布式物聯網設備接收數據的人工智能應用程序。但許多組織仍在努力理解邊緣計算。合作伙伴和客戶經常詢問邊緣計算、其在人工智能領域流行的原因，以及與云計算相比的用例。 NVIDIA 最近主辦了一場邊緣計算 101 ：邊緣簡介網絡研討會。該活動介紹了邊緣計算，概述了不同類型的邊緣，邊緣計算的好處，何時使用，為什么使用，等等。在網絡研討會期間，我們調查了觀眾，以了解他們關于邊緣計算的最大問題以及我們可以如何提供幫助。下面我們提供這些問題的答案，以及可以幫助您完成邊緣計算之旅的資源。約 51% 的觀眾回答說，他們正處于旅程的“學習”階段。從表面上看，這并不奇怪，

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神經網絡生成全球碳儲量潛力圖 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/neural-network-generates-global-tree-height-map-reveals-carbon-stock-potential/ Mon, 02 May 2022 09:37:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3845 Continued]]> 蘇黎世聯邦理工學院 EcoVision Lab 研究人員的一項新研究首次提出了交互式全球冠層高度圖。研究使用一種新開發的深度學習算法處理公開的衛星圖像，可以幫助科學家確定生態系統退化和森林砍伐的地區。這項工作還可以通過確定主要碳儲存區域來指導可持續森林管理，這是緩解氣候變化的基石。 “可持續管理陸地生態系統、緩解氣候變化和防止生物多樣性損失需要全球高分辨率的植被特征數據。通過這個項目，我們的目標是在深度學習的幫助下，通過合并來自兩次太空任務的數據來填補缺失的數據空白，”土木工程、環境與工程系教授康拉德·辛德勒說，以及蘇黎世 ETH 的地理信息工程。從雨林到北方林地，森林在減緩氣候變化方面發揮著關鍵作用，每年吸收多達 20 億噸二氧化碳。地上生物量，包括樹干、樹皮或樹枝等樹木的所有部分，與森林中儲存的碳量相關。樹高通常是生物量的一個指標，

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改進擴散模型以替代 GANs ，第 2 部分 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/improving-diffusion-models-as-an-alternative-to-gans-part-2/ Tue, 26 Apr 2022 09:23:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3832 Continued]]> 這是 NVIDIA 研究人員如何改進和加速擴散模型采樣的系列文章的一部分，擴散模型是一種新的、強大的生成模型。 Part 1 介紹了擴散模型作為深層生成模型的一個強大類，并研究了它們在解決生成性學習三重困境中的權衡。雖然擴散模型同時滿足生成性學習三位一體的第一和第二個要求，即高樣本質量和多樣性，但它們缺乏傳統 GAN 的采樣速度。在這篇文章中，我們回顧了 NVIDIA 最近開發的三種技術，它們克服了擴散模型中緩慢采樣的挑戰。擴散模型的采樣速度較慢的主要原因之一是，從簡單的高斯噪聲分布到具有挑戰性的多模態數據分布的映射非常復雜。最近， NVIDIA 推出了基于潛在分數的生成模型（ LSGM ），這是一種新的框架，可以在潛在空間而不是直接在數據空間中訓練擴散模型。在 LSGM 中，我們利用變分自動編碼器（ VAE ）框架將輸入數據映射到一個潛在空間，

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改進擴散模型以替代 GANs ，第 1 部分 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/improving-diffusion-models-as-an-alternative-to-gans-part-1/ Tue, 26 Apr 2022 09:18:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3829 Continued]]> 這是一系列關于 NVIDIA 研究人員如何改進和加速擴散模型采樣的方法的一部分，擴散模型是一種新穎而強大的生成模型。 Part 2 介紹了克服擴散模型中緩慢采樣挑戰的三種新技術。生成模型是一類機器學習方法，它可以學習所訓練數據的表示形式，并對數據本身進行建模。它們通常基于深層神經網絡。相比之下，判別模型通常預測給定數據的單獨數量。生成模型允許您合成與真實數據不同但看起來同樣真實的新數據。設計師可以在汽車圖像上訓練生成性模型，然后讓生成性人工智能計算出具有不同外觀的新穎汽車，從而加速藝術原型制作過程。深度生成學習已成為機器學習領域的一個重要研究領域，并有許多相關應用。生成模型廣泛用于圖像合成和各種圖像處理任務，如編輯、修復、著色、去模糊和超分辨率。生成性模型有可能簡化攝影師和數字藝術家的工作流程，并實現新水平的創造力。類似地，它們可能允許內容創建者高效地為游戲、

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