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libvpl

开源GPU加速视频处理库

Intel VPL是开源的GPU加速视频处理库,提供硬件加速的视频解码、编码和处理功能。适用于AI视觉推理、媒体传输、云游戏等场景。包含API头文件、调度器和示例代码,支持多种GPU平台。可通过源码或包管理器安装,并支持CMake和pkg-config集成。使用时需安装至少一个实现库。

lightplane - 内存高效的神经3D场景渲染框架
3D渲染GPU优化GithubLightplane内存效率开源项目神经场景表示
Lightplane是一个内存高效的神经3D场景渲染框架,包含可微分辐射场渲染器和特征投影模块。它能以不到1GB的GPU内存渲染全高清图像批次,保持与现有方法相当的渲染和反向传播速度。框架包含Lightplane渲染器和投影器两个主要组件,均采用优化的GPU内核实现。Lightplane具有高内存效率和可扩展性,易于扩展和使用,能显著提升神经场方法的应用规模。
TIM-VX - 神经网络加速部署框架 支持多种AI硬件
GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络
TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架,支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能,可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程,适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。
video-subtitle-extractor - 多语言视频字幕批量提取工具,支持GPU加速和多种提取模式
GPU加速GithubOCR识别Video-subtitle-extractor字幕提取开源项目批量提取
Video-subtitle-extractor是一款高效的视频字幕提取工具,可以将视频中的硬字幕提取为外挂字幕文件(srt格式)。支持批量处理、多语言字幕提取和水印去除,适用于Windows、macOS和Linux系统。用户可选择快速、自动或精准模式,使用GPU加速提高提取速度和准确度。本地OCR识别无需连接在线服务,适合对字幕提取有高要求的用户。
hls4ml - FPGA中实现机器学习推理的高级综合语言工具
FPGAGithubhls4ml开源项目机器学习神经网络高等级综合
hls4ml是一个专为FPGA上实现机器学习推理而设计的开源软件包。它利用高级综合语言(HLS)将传统开源机器学习模型转化为可配置的固件,从而实现高效推理。项目提供详尽的文档和教程,适用于快速入门和深入研究。用户可以通过GitHub平台参与讨论和贡献。该软件包特别适用于对高性能和低延迟推理要求高的应用场景,如粒子物理和自动驾驶领域。支持与Xilinx Vivado HLS工具的集成,并提供多种安装方式。
nvitop - NVIDIA GPU资源实时监控与管理工具
GPU监控GithubNVIDIAnvitop开源项目资源监控进程管理
nvitop是一款强大的NVIDIA GPU监控工具,通过交互式彩色界面实时显示GPU设备和进程状态。除了资源监视功能,它还提供CUDA设备选择工具和API接口,便于开发者构建自定义监控应用。支持Linux和Windows系统,安装便捷,运行高效,是管理GPU资源的综合解决方案。
react-native-video-processing - React Native视频处理库支持修剪压缩和预览功能
GithubReact Nativereact-native-video-processing开源库开源项目移动应用开发视频处理
react-native-video-processing是一个跨平台视频处理库,支持iOS和Android。它提供视频修剪、压缩、预览和信息获取等功能。开发者可使用VideoPlayer组件或ProcessingManager API实现各种视频处理操作。该库具有简单易用的接口,支持自定义主题和尺寸,为React Native应用提供了灵活的视频处理方案。支持多种常见视频格式,如MP4、MOV等,并且在处理大文件时保持良好的性能表现。
CFU-Playground - 提高机器学习任务性能的FPGA处理器优化平台
CFU PlaygroundFPGAGithub定制指令开源项目性能提升机器学习
CFU-Playground项目为工程师、实习生和学生提供了一个用于设计和评估FPGA“软”处理器增强功能的框架,专注于提升机器学习任务的性能。用户可以快速上手、自定义指令,并进行效率测试和性能测量,实现多次迭代。项目还包含TensorFlow Lite模型优化、硬件要求和软件工具链的详细设置指导,除Vivado外,所有工具均为开源。
VPGTrans - 低成本跨语言模型迁移的视觉提示生成器VPGTrans指南
GithubVL-LLMVL-LLaMAVL-VicunaVPGTrans开源项目视觉提示生成器
VPGTrans框架通过迁移视觉提示生成器,显著降低大语言模型的资源消耗和训练数据需求。该项目包括VL-LLaMA和VL-Vicuna两阶段训练方法,并详细介绍了安装、评估和训练步骤,由新加坡国立大学和清华大学的研究人员开发。
gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器
Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目
gen-cv是一个丰富的开源资源库,集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术,涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例,gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案,推动AI视觉技术的应用和创新。
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