【编码推流】使用FFmpeg调用GPU编码推rtmp流1、背景2、FFmpeg调用GPU编码推流3、说明1、背景CPU编码推流的博客可以参考：【编码推流】使用FFmpeg调用CPU编码推rtmp流https://jn10010537.blog.csdn.net/article/details/123538783本博客介绍使用GPU编码推流，即使用英伟达显卡进行编码推rtmp流。注意：你需要编译ffmpeg以支持英伟达的显卡。2、FFmpeg调用GPU编码推流下面是演示使用ffmpeg调用gpu进行编码并推流到流媒体服务器上。注意：你需要编译ffmpeg以支持英伟达的显卡。#coding=utf
如何使用云端GPU训练yolov5（colab）一、获取yolov5文件从githup上直接在下载，（科学上网）链接：link二、上传文件到colab直接google搜索colab，用New–>More–>GoogleColaboratory,新建一个note文件创建完之后，可以自己取个名字，这里取名为yolov5.ipynb，然后点击左侧文件图标，等待一会，点击upload图标，找到yolov5的下载路径（因为是单个文件，所以必须把文件变成压缩包的形式），然后进行上传，上传完成后，点击刷新按钮，就可以看到上传的文件。上传好后如图所示三、训练1、设置GPU资源将自己的环境换成具有GPU的配置，
如何使用云端GPU训练yolov5（colab）一、获取yolov5文件从githup上直接在下载，（科学上网）链接：link二、上传文件到colab直接google搜索colab，用New–>More–>GoogleColaboratory,新建一个note文件创建完之后，可以自己取个名字，这里取名为yolov5.ipynb，然后点击左侧文件图标，等待一会，点击upload图标，找到yolov5的下载路径（因为是单个文件，所以必须把文件变成压缩包的形式），然后进行上传，上传完成后，点击刷新按钮，就可以看到上传的文件。上传好后如图所示三、训练1、设置GPU资源将自己的环境换成具有GPU的配置，
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集简介下面用到的数据集基于IAM数据集的英文手写字体自动识别应用，IAM数据库主要包含手写的英文文本，可用于训练和测试手写文本识别以及执行作者的识别和验证，该数据库在ICDAR1999首次发布，并据此开发了基于隐马尔可夫模型的手写句子识别系统，并于ICPR2000发布，IAM包含不受约束的手写文本，以300dpi的分辨率扫描并保存为具有256级灰度的PNG图像，IAM手写数据库目前最新的版本为3.0，其主要结构如下约700位作家贡献笔迹样本超过1500页扫描文本约6000个独立标记的句子超过一万行独立标记的文本超过十万个独立标记的空间
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集简介下面用到的数据集基于IAM数据集的英文手写字体自动识别应用，IAM数据库主要包含手写的英文文本，可用于训练和测试手写文本识别以及执行作者的识别和验证，该数据库在ICDAR1999首次发布，并据此开发了基于隐马尔可夫模型的手写句子识别系统，并于ICPR2000发布，IAM包含不受约束的手写文本，以300dpi的分辨率扫描并保存为具有256级灰度的PNG图像，IAM手写数据库目前最新的版本为3.0，其主要结构如下约700位作家贡献笔迹样本超过1500页扫描文本约6000个独立标记的句子超过一万行独立标记的文本超过十万个独立标记的空间
背景：最近用mmdet的时候发现一个问题，在pipeline里进行一些随机操作（例如随机裁剪）的时候，设定一个随机种子randomseed，理论上每次随机操作的结果都不同，但是实际上发现会有2张图的操作结果是一样的。本来以为是batch_size的问题，就去修改了sampers_per_gpu。结果发现实际上是workers_per_gpu的问题。因此就来好好研究下这俩个参数的作用和意义。实际上科班的应该对进程比较熟悉，但是也考虑到有很多像我一样非科班的小白，可能对进程workers不是很理解，故此记录下，也欢迎大佬交流指正这俩个参数具体出现在configs文件里 sampers_per_gp
背景：最近用mmdet的时候发现一个问题，在pipeline里进行一些随机操作（例如随机裁剪）的时候，设定一个随机种子randomseed，理论上每次随机操作的结果都不同，但是实际上发现会有2张图的操作结果是一样的。本来以为是batch_size的问题，就去修改了sampers_per_gpu。结果发现实际上是workers_per_gpu的问题。因此就来好好研究下这俩个参数的作用和意义。实际上科班的应该对进程比较熟悉，但是也考虑到有很多像我一样非科班的小白，可能对进程workers不是很理解，故此记录下，也欢迎大佬交流指正这俩个参数具体出现在configs文件里 sampers_per_gp
前言第一次遇到这个问题时，是运行这个命令，报如下错误，运行：sudodockerrun--rm--gpus=allnvidia/cuda:10.0-base报错：docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver""withcapabilities:[[gpu]].然后我参考这篇文章docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver““withcapabilities:[[gpu]]问题解决_"docker:errorresponsefromdaemon:couldn
前言第一次遇到这个问题时，是运行这个命令，报如下错误，运行：sudodockerrun--rm--gpus=allnvidia/cuda:10.0-base报错：docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver""withcapabilities:[[gpu]].然后我参考这篇文章docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver““withcapabilities:[[gpu]]问题解决_"docker:errorresponsefromdaemon:couldn
python中使用opencv的cuda开发经验1.python使用GPU读取视频如果要在python种使用GPU读取视频的话，需要在opencv编译的时候加入ffmpeg和nvcuvid。(1)nvcuvdid编译下载Video_Codec_SDK_11.1.5.zip文件，地址：NVIDIAVIDEOCODECSDK复制nvcuid/cuviddec头文件sudocp./Video_Codec_SDK_11.0.10/Interface/nvcuvid.h/usr/local/cuda/includesudocp./Video_Codec_SDK_11.0.10/Interface/cuv
