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不信谣不传谣,亲自动手验证ModelBox推理是否真的“高性能”

摘要:“高性能推理”是ModelBox宣传的主要特性之一,不信谣不传谣的我决定通过原生API和ModelBox实现相同案例进行对比,看一下ModelBox推理是否真的“高性能”。 本文分享自华为云社区《ModelBox推理真的高效吗?》,作者:吴小鱼。 “高性能推理”是ModelBox宣传的主要特性之一,不信谣不传谣的我决定通过原生API和ModelBox实现相同案例进行对比,看一下ModelBox推理是否真的“高性能”。 我们分别使用onnxruntime与ModelBox Windows SDK对相同的模型实现相同的推理逻辑进行端到端性能对比,为了防止测试视频帧率成为性能瓶颈,我们准备了120fps的视频作为测试输入。 如果对Windows ModelBox SDK使用还不熟悉,可以参考我们的ModelBox 端云协同AI开发套件(Windows)上手指南。案例所需资源(代码、模型、测试数据等)均可从obs桶下载。 案例说明 为了充分考验不同框架的推理性能,我决定做一个稍微有那么一点点繁琐的双阶段单人人体关键点检测案例。案例具体流程如下: 其中,人形检测使用开源YOLOV7-tin...

从原理剖析带你理解Stream

摘要:Stream是jdk1.8给我们提供的新特性 本文分享自华为云社区《深入理解Stream之原理剖析》,作者: 李哥技术 。 Stream是jdk1.8给我们提供的新特性,主要就是允许我们采用声明式的方式处理数据集合,我们要知道在项目中我们集合就是我们最常用的数据存储结构,有时后我们需要对集合内的元素做一些过滤或者其他的操作我们一般是采用for循环的方式。 Stream操作分类 Stream中的操作可以分为两大类:中间操作与结束操作。 中间操作只会进行操作记录,只有结束操作才会触发实际的计算,可以理解为懒加载,这也是Stream在操作大对象迭代计算的时候如此高效的原因之一。 中间操作分为有状态操作与无状态操作,无状态是指元素的处理不受之前元素的影响,有状态是指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。这也比较好理解,比如有状态的distinct()去重方法,你说他能不关心其他值吗?当然不能,他必须拿到所有元素才知道当前迭代的元素是否被重复。 结束操作可以分为短路与非短路操作,这个应该很好理解,短路是指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果;而非短路是指必须处理所有元素才能得到最终结...

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