tensorflow1.0_gpu的whl文件安装包

visual studio2019手写数字识别工程（权重文件通用） 1.no_gpu_darknet版 yolov3手写数字识别 训练好 的模型权重 。基于opencv3.16版本库函数，附带已配置好的工程源码no_gpu_darknet版。已训练好，可直接使用。 2.一万多数据训练得到，准确率达95%以上 3.目标类别名为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 4.可以 检测图片、视频和调用摄像头，需要选择相应的代码语段 5.依据自己的电脑路径打开darknet_no_gpu.sln，然后配置好opencv3.16环境即可直接运行 E:\darknet-master_2\darknet-master_2\darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln

GPU（graphicalprocessingunit）是显卡内用于图形处理的器件。和CPU相比，CPU是串行执行，而GPU是多个核并行执行。GPU是一个高性能的多核处理器，有很高的计算速度和数据吞吐率。在GPU上的运算能获得相对于CPU而言很高的加速比。第一、第二代GPU出现的时候，GPU不是可编程的[4]。当第三代GPU出现的时候，GPU开始用于图形编程，研究者们给GPU烧制程序，进行图像处理。GPU的并行流处理能力吸引了并行计算的研究者，研究者们借助图形编程的概念，把计算操作转化成图形纹理操作。这个时候GPU计算，需要对图形概念有比较深的了解，编程比较复杂。第四代GPU以NVIDIA

GPU产生之前，处理2D、3D图像都是依赖于CPU，但是由于CPU任务繁多，而且还有设计上的原因，这样面对处理日益复杂的3D图形图像时就会常常出现显卡等待CPU数据的情况，正是在这种情况下一种全新的图形图像处理器诞生了，从而大大加快了图形图像的处理速度，这种处理器就是“GPU”

PyTorch安装配置+YOLOv5-5.0实现口罩检测+GPU训练实现办法汇总。查阅多篇文章，亲身实践试错，最终筛选出可以实实在在实现功能的优质文章，供大家参考，省下大家试错的时间，以最快的速度实现YOLOv5口罩检测，如有问题欢迎在评论区交流。

GPU Instancer 是一款开箱即用的工具，可显示屏幕上对象的精确数量，性能表现强劲。只需鼠标点击几下，你就可以实例化你的预设、Unity 地形细节和树木。 GPU Instancer 可提供方便操作的工具，让你省去费力学习计算着色器和 GPU 基础架构的麻烦，轻松使用间接 GPU 实例化。同时，我们还提供带有详细文档的 API，用来管理运行时期更改。 功能特色 - 适用于复杂 GPU 实例化的开箱即用型解决方案。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 兼容移动端。适用于 iOS 和 Android。 - 易于使用的界面。 - 数以万计的对象仅需绘制调用一次，即可快速渲染。 - GPU 视锥体剔除。 - GPU 遮挡剔除（还支持具有单通道和多通道渲染模式的 VR 平台）。 - 支持自动配置的自定义着色器。 - 支持标准、通用和高清渲染管线。 - 一键即可将层次复杂的预制件进行实例化。 - 支持多个子网格。 - 支持 LOD 组和交叉渐变。（交叉渐变仅在标准渲染管线中支持） - 自动 2D 广告牌生成系统（仅限标准 RP）。 - 阴影投射和获得实例的支持（视锥剔除实

Crowd Animations 是一个开箱即用的解决方案，支持在高性能场景中使用大量的动画角色。CA (Crowd Animations) 采用 GPU Instancer 核心功能，并在 GPUI 间接实例化解决方案和 GPU 剔除技术的基础上增加了 GPU 蒙皮技术。这一组合有助于你在 Unity 内充分利用 GPU 实例化，处理你的动画角色。 --------------------------------- 功能特色 --------------------------------- - 带蒙皮网格的间接 GPU 实例化。 - GPU 视锥、遮挡和距离剔除。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 支持标准、LW、HD 和通用渲染管线。 - 支持自定义着色器（需要手动设置）。 - 动画混合（最多 4 个动画）。 - 支持多个蒙皮网格渲染器和子网格。 - 支持 LOD 群组（所有 LOD 网格必须使用同样的装备）。 - 骨骼连接。 - 支持根运动。 - 能够按原型使用自定义阴影距离，以及选择用于渲染阴影的 LOD。 - 自动检测已添加和移除的实例，无需任何其他代码。

Bakery 是一款高端、即刻上手、操作简便的 GPU 光照贴图器，可作为 Enlighten 和 Progressive 的替代品。 注意：需要新款 Nvidia GPU（6xx 或更新版本）和 64 位 Windows 系统（7 或以上）。 不支持 AMD 卡烘焙。 不支持 Mac 产品。 已在 Unity 5.6 至 2019.3.4 的每个版本上测试。 生成的光照贴图兼容于所有平台。 功能： - 物理正确的烘焙光照。- 所有生成结果均与三叶线下渲染器进行了比较。 - 性能：用 GPU 来进行光线跟踪。 - 可利用 RTX 硬件（非必需）。 - 使用 NVidia AI Denoiser 来移除噪点，由深度学习驱动。 - 修复了常见的烘焙伪影，例如光照泄漏和 UV 接缝。 - 全局光照（支持自定义着色器）。 - 天空光照（HDRI 或颜色）。 -发射性纹理网格。 -IES 光线。 -定向、点状、聚光光源。 - 材质：支持反射率、自发光、镂空材质。 - 可生成完整和间接光照贴图，甚至每个光照都可生成混合光照。 - 可生成阴影遮蔽蒙版。 - 支持四种模式的

高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大,对硬件要求较高。为了提高模型计算效率,可以在图形处理器(GPU)上进行CNN模型的训练。现有的并行算法,比如GCN(GPU based Cube-CNN),无法充分利用GPU的并行能力,算法加速效果并不理想。为了进一步提升算法效率,提出基于通用矩阵乘法(GEMM)算法的GGCN(GPU based Cube-CNN improved by GEMM)并行加速算法,通过G-PNPE(GEMM based Parallel Neighbor Pixels Extraction)对输入数据和卷积核进行重新组织排列,实现卷积的并行计算,有效地提高了GPU的利用率并进一步提升了算法的训练效率。通过分析在三个数据集上的实验结果发现,改进算法的分类精度与原算法保持一致,而且模型的训练时间缩短了30%左右,表明算法的有效性和优越性。