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lutianfei
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vulkan学习(五)——RenderPass与SubPass
一、RenderPass与 SubPass 基础理论 1.1 基础概念说明RenderPass: 每次提交Draw call命令之后,到输出一张或多张图片结果,这个过程称为RenderPass,在Vulkan中可以创建其对象,主要描述了Pass当中的输入输出相关信息。SubPass:存在很多渲染方式,需要多次Pass才能渲染得到最后的结果,比如:第一个Pass,先渲染一张图片,然后将其作为...
渲染
lutianfei
2022-04-13 10:06:23
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2022-04-13 10:06:23
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vulkan学习(四)——渲染管线封装
一、Vulkan Pipeline概念精讲渲染管线规定了当前这个模型数据要解决如下问题:如何理解(三角形还是直线)如何渲染(PhongShading, PRB光照,others)如何Blending(透明物体如何颜色混合?)如何对比不同物体的深度遮挡关系?如何传入特定的变量到Shader》(比如随时间变色)渲染管线与材质的管线:本质来讲,渲染管线应该属于材质类的一部分材质规定了“如何”对模...
lutianfei
2022-04-12 11:12:43
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vulkan学习(三)——基础单元封装
一、物理设备创建 二、逻辑设备与队列 2.1 命令队列由命令队列族为类型,创建的队列实例,驱动只允许一个队列族创建少量队列。所以可以使用多个二级命令提交到一个主命令中,然后提交主命令到一个渲染队列的方式。即多线程渲染的秘籍。概念解析:队列族:一个队列的类型,类似于C++当中的class, 只代表类型,不代表具体的队列。其中规定了本类型队列应该满足的队列功能。渲染队列:渲染相关的命令,送入该...
渲染
lutianfei
2022-04-11 20:16:02
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vulkan学习(一)——基本接口理论
概览vulkan接口设计 基础设施-元数据与设备 基础设施-交换链 Swap Chain管理思路 交换链在Vulkan Shader介绍 VertexShader到FragmentShader Pipeline介绍 RenderPass介绍 Vertex的描述方法 Index缓冲 CommandBuffer介绍 整体流程图
lutianfei
2022-04-01 10:29:10
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2022-04-01 10:29:10
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c++开发环境构建(一)——编译器选择
编译(器)环境说明注以下部分内容摘录自Cygwin 和MinGW 的区别与联系是怎样的?g++ 安装方法https://blog.csdn.net/sigmarising/article/details/107290016注如网络受限,参考如下方法离线安装https://blog.csdn.net/kramer_1711/article/details/119416512 GCCGCC(G...
lutianfei
2022-03-11 20:40:07
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2022-03-11 20:40:07
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Knowledge Distillation 知识蒸馏学习总结
Knowledge Distillation 知识蒸馏 研究背景动机网络训练与应用之间的矛盾:在训练阶段,网络可以通过对同一数据集进行多次学习得到多个不同的模型,并将各模型的预测结果加权作为最终输出这一集成的方式来提高任务性能。然而这一方法在网络实际应用中非常耗时耗力,不利于部署。 2. 已经有工作证明,将集成模型中的知识(knowledge)压缩到方便部署的单个模型中是可行的。可以从大模...
神经网络
lutianfei
2022-01-13 19:39:55
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python内存泄漏排查小技巧
最近服务遇到了内存泄漏问题,运维同学紧急呼叫解决,于是在解决问题之余也系统记录了下内存泄漏问题的常见解决思路。首先搞清楚了本次问题的现象:服务在13号上线过一次,而从23号开始,出现内存不断攀升问题,达到预警值重启实例后,攀升速度反而更快。服务分别部署在了A、B 2种芯片上,但除模型推理外,几乎所有的预处理、后处理共享一套代码。而B芯片出现内存泄漏警告,A芯片未出现任何异常。 思路一:研究新...
Python
lutianfei
2021-11-15 22:07:13
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2021-11-15 22:07:13
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mm系列相关资料整理
OpenMMLab 系列源码解读参考资料轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(一) https://zhuanlan.zhihu.com/p/337375549轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(二) https://zhuanlan.zhihu.com/p/341954021轻松掌握 MMDetection 中 Head 流程 https://zhuanlan.zhi...
lutianfei
2021-09-30 12:40:59
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YOLOV3 原理分析(全网资料整理)
算法基本思想首先通过特征提取网络对输入特征提取特征,得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell,接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中,那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box,YOLO v3中有三个bounding box,使用逻辑回归确定用来预测的回归框。 网络结构 上...
人工智能
EI企业智能
EI智能体
机器视觉
lutianfei
2021-09-17 09:35:35
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2021-09-17 09:35:35
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YOLOX论文阅读与实践
论文概述 Abstract将YOLO检测器切换到无锚点的方式,并运用了其他先进的检测技术,即解耦头和领先的标签分配策略SimOTA,以实现SOTA。 1. Introduction随着物体检测的发展,YOLO系列始终追求实时应用的最佳速度和准确性权衡。他们提取了当时可用的最先进的检测技术,并优化了最佳实践的实现。目前,YOLOv5 [7]在COCO上的AP为48.2%,为13.7 ms.1...
图像处理
机器学习
神经网络
lutianfei
2021-09-07 17:38:36
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