yolov8 tensorrt c++推理

pytorch版realESRGAN模型权重和推理代码，已合并模型结构和权重参数，可以直接加载使用。4倍超分模型，推理代码包含图像推理和视频推理样例，方便快速体验图像超分效果或二次开发。ESRGAN是一种图像超分辨率算法，用于增加图像分辨率并生成更多图像细节，与传统的图像缩放算法不同的是，超分算法在放大图像的同时根据原图纹理生成更多细节，确保图像在放大后仍然有清晰的纹理细节。模型可用于修复老照片，解决胶卷相机拍摄照片因年代久远造成图像模糊、损坏等问题；缓解部分场景对焦不清晰或相机焦距不足导致照片模糊问题； 降低图像噪点，提升画质。

yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5，并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者，尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤，初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景，如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测，读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能，提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外，由于YOLOv5是一个不断更新的项目，建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。

本文为大家奉上NeurIPS 2020必读的六篇因果推理（Causal Inference）相关论文——Covid-19传播因果分析、反事实概率方法、因果图发现、因果模仿学习、弱监督语义分割、不确定性因果效应。

第四期《MindFormers套件之大模型文本生成和分布式在线推理》

使用在地理信息系统（GIS）中实施的多准则模糊推理系统（FIS）对新墨西哥州的贝纳里洛县进行了分水岭脆弱性评估。 脆弱性图是通过加权叠加分析生成的，该分析结合了从FIS方法学得出的土壤侵蚀和渗透图。 该模型规定了五个脆弱性类别：不脆弱（N），轻微脆弱（SV），中等脆弱（MV），高度脆弱（HV）和极脆弱（EV）。 结果表明，约88％的研究区域对轻度（SV）到中度脆弱性（MV）敏感，其中11％的区域遭受高或极度脆弱性（HV / EV）。 对于土地使用和土地覆被（LULC）分类，灌木林被确定为最容易受到破坏。 加权覆盖层输出与经修订的通用土壤流失方程（RUSLE）模型预测的结果相似，但不脆弱（N）类除外。 该县东部地区由于其高坡度和高降水量而被确定为最脆弱的地区。 在此，结构性雨水控制措施（SCM）对于管理径流和泥沙外运可能是可行的。 这种多准则的FIS / GIS方法可以提供有用的信息，以指导决策者为干旱的西南地区选择合适的结构性和非结构性SCM。

Insightface face detection and recognition model that just works out of the box.

针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。

这是旨在复兴Alchemy2项目的尝试。 Alchemy 2.0包含原始Alchemy系统中的以下算法： 判别权重学习（投票感知器，共轭梯度和牛顿法） 生殖体重学习 结构学习 命题MAP / MPE推断（包括内存有效） 命题和惰性概率推理算法：MC-SAT，Gibbs采样和模拟回火 提升信念传播 支持本机和链接功能 块推论和学习具有互斥和穷举值的变量 EM（用于在学习过程中处理未知真值的地面原子） 不可分割公式的说明（即，不应分解为单独子句的公式） 支持连续的功能和领域 在线推论 决策理论 Alchemy 2.0的关键新功能是提升了推理算法（精确的和基于采样的）。 具体来说，它包括以下推理算法： 概率定理证明（提升加权模型计数） 重要性重要性提升 提升吉布斯采​​样 通过使用Alchemy，您同意接受license.txt中的许可协议 src /包含源代码和一个makefi