原创 VLC核顯編解碼簡介 + Linux平臺vlc編譯

概要: vlc編譯, 硬解基於libva庫(VAAPI), live555(liblivemedia-dev), --enable-live555才能播放rtsp流, 基於liveMedia庫, vlc對ffmpeg是運行時依賴,

原创 CUDA9.0更新到10.1等相關軟件(TensorFlow,TensorRT,openCV)調整

系統: Ubuntu 16.04LTS 配置: GeForce GTX 1060 (6078MiB) 已安裝好的顯卡驅動: NVIDIA-SMI 418.56 Driver Version: 418.56

原创 MXNet: A Flexible and Efficient Machine LearningLibrary for Heterogeneous Distributed Systems

https://www.researchgate.net/publication/286134669_MXNet_A_Flexible_and_Efficient_Machine_Learning_Library_for_Hete

原创 Linux MXNet編譯安裝 C++

一、介紹 https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/faq/why_mxnet.html 1.爲何選擇MXNet? 也許,如果你偶然發現了這個頁面,你已經聽說過深度學習。

原创 DeepStream進階插件之路

一、DeepStream的gst插件 gst插件,即GStreamer插件,是用於實現DeepStream功能嵌入GStreamer編解碼流程使用。 GStreamer插件: GStreamer是用於插件,數據流和媒體類型處理/協

原创 Thrift編譯 Ubuntu 16.04

一、Thrift簡介 Apache Thrift軟件框架(用於可擴展的跨語言服務開發)將軟件堆棧與代碼生成引擎結合在一起,可以構建C++,Java,Python,PHP,Ruby,Erlang,Perl,Haskell,C#,Ja

原创 GStreamer手把手入坑

一、簡介 百度。 這裏是我入坑的學習資料《GStreamer應用開發手冊學習筆記之二》: https://blog.csdn.net/fireroll/article/details/46859973 這裏可參閱一些GStream

原创 NVIDIA驅動安裝 3種方式 Ubuntu

系統: ubuntu 16.04 LTS 配置: 內存:15.6 GiB CPU:Intel® Core™ i5-8400 CPU @ 2.80GHz × 6 顯卡:GeForce GTX 1060 6GB OS type:64-

原创 RetinaFace學習記錄:Python,C++

一、介紹 RetinaFace是一款實用的單級SOTA人臉檢測模型,整個模型整合了:人臉檢測、人臉對齊、像素級的人臉分析、3D密集通信迴歸。 雖然在未受控制的人臉檢測方面取得了巨大進步,但野外準確有效的面部定位仍然是一個開放的挑戰

原创 NumCpp(C++版本Numpy)使用筆記

一、簡介 NumCpp:Python NumPy庫的一個Templatized Header Only C ++實現 NumCpp 是一個高性能的數學計算 C++ 庫,它提供了一個簡單的 Numpy/Matlab 類似的接口。 N

原创 TensorRT使用筆記

一、簡介 1.官網 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html NVIDIA TensorRT是一個C ++庫,可以進行NV

原创 librosa庫log-mel,pcen特徵提取(C++移植)mfcc

一、介紹 爲什麼要使用mel特徵提取? 因爲音頻數據如果直接拿來做自動語音識別會效果非常差,由於音頻存在很多噪音,並且音頻中我們需要的有效數據並沒有被凸顯出來,而使用mel特徵提取可以將音頻數據裏有效信息進行提取、無用信息進行過濾

原创 動作識別 - 視頻分類-StNetSTNET訓練

動作識別 - 視頻分類-StNetSTNET訓練一、STNET模型簡介數據介紹訓練介紹二、STNET模型實戰訓練1.下載源碼2.下載預訓練模型3.下載數據集3.StNet訓練4.訓練結果三、pkl數據包分析四、使用自己的視頻數據集

原创 Caffe,protobuf 編譯安裝

一、簡介 Caffe,全稱Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。 Caffe是一個深度學習框架。 查看項目網站了解所有詳細信息:http://caffe.ber

原创 FFmpeg硬解碼

一、FFmpeg:HWAccelIntro 原文(英文):https://trac.ffmpeg.org/wiki/HWAccelIntro 許多平臺提供對專用硬件的訪問,以執行一系列與視頻相關的任務。使用這樣的硬件允許諸如解碼,