技术文章:Yolov3 CPU推理性能比较-Onnx、OpenCV、Darknet

为实时目标检测应用程序选择正确的推理框架变得非常具有挑战性,尤其是当模型应该在低功耗设备上运行时。在本文中,你将了解如何根据你的需要选择最佳的推理检测器,并发现它可以给你带来巨大的性能提升。通常,当我们将模型部署到CPU或移动设备上时,往往只关注于轻量级的模型体系结构,而忽略了对快速推理机的研究。在研究CPU设备上的快速推理时,我测试了提供稳定python API的各种框架。今天将重点介绍Onnxruntime、opencvdnn和Darknet框架,并从性能(运行时间)和准确性方面对它们进行度量。

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微软和英特尔合作深度学习方法 用于检测和分类恶意软件

  微软和英特尔最近合作开展了一个新的研究项目,探索了一种新的检测和分类恶意软件的方法。该项目被称为 STAMINA(STAtic Malware-as-Image Network Analysis),该项目依靠一种新技术,将恶意软件样本转换为灰度图像,然后对图像进行扫描,以获取特定于恶意软件样本的纹理和结构模式。

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