導讀：本期為 AI 簡報 20201225 期，將為您帶來 6 條相關新聞，有趣有料無水文~

1. 170 FPS！YolactEdge：邊緣設備上的實時實例分割，已開源！

Paper: https://arxiv.org/abs/2012.12259
Github: https://github.com/haotian-liu/yolact_edge

本文提出了YolactEdge實時實例分割方法，可以在小型邊緣設備上以實時速度運行。具體來說，在550x550分辨率的圖像上，帶有ResNet-101主干的YolactEdge在Jetson AGX Xavier上的運行速度高達30.8FPS（在RTX 2080Ti上的運行速度為172.7FPS）。為了實現這一目標，我們對基于圖像的最新實時方法YOLACT進行了兩項改進： 1）優化TensorRT，同時謹慎權衡速度和準確性； 2）利用視頻中時間冗余的新型特征扭曲模塊。 在YouTube VIS和MS COCO數據集上進行的實驗表明，與現有的實時方法相比，YolactEdge的速度提高了3-5倍，同時具有極好的mask和box檢測精度。

2. 谷歌發布 MediaPipe Holistic，實現移動端同時進行人臉、手部和人體關鍵點檢測跟蹤

Github：https://github.com/google/mediapipe

原文鏈接：

https://ai.googleblog.com/2020/12/mediapipe-holistic-simultaneous-face.html

谷歌MediaPipe Holistic為突破性的 540 多個關鍵點（33 個姿勢、21 個手和468 個人臉關鍵點）提供了統一的拓撲結構，并在移動設備上實現了近乎實時的性能。 谷歌之前發布的MediaPipe就是一個專門為GPU或CPU而設計的開源框架，已經為這些單個任務提供了快速、準確而又獨立的解決方案。 但將它們實時組合成一個語義一致的端到端解決方案，仍是一個難題，需要多個依賴性神經網絡的同步推理。 不久前，谷歌發布了 MediaPipe Holistic，就是針對上述挑戰而提出一個解決方案，提出一個最新最先進的人體姿勢拓撲結構，可以解鎖新的應用。

3. 樹莓派與深度學習：目標檢測

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110290326

作者之前已經是實現了樹莓派4B上的深度學習環境搭建和測試，

https://zhuanlan.zhihu.com/p/110013867

這一篇是在樹莓派上運行深度學習目標檢測模型進行推理的效果，

主要是基于TensorFlow目標檢測API，

并從該項目的一個子頁面下載訓練好的模型和權重，

直接進行目標檢測的推理過程。

步驟如下：

下載安裝TensorFlow目標檢測API

配置環境

下載模型

運行

4. Docker 從入門到干活，看這一篇足矣

本文來自：cnblogs.com/clsn/p/8410309.html

Docker作為一個非常好的環境隔離神器，在機器學習圈也越來越火了。那么，Docker是什么，怎么用，相信大家看完本文，會對它有一個比較全面的認識

分別從以下幾個方面來介紹：

容器簡介

什么是 Docker

安裝 Docker

Docker鏡像相關操作

容器的日常管理

5. 亞馬遜李沐團隊提出：(開源) 行為識別的全面調研 2014-2020

30頁行為識別綜述，共計283篇參考文獻！Amusi 認為這是目前2020年看到的關于行為識別（視頻理解）最好且最全面的綜述。 本文對基于深度學習的視頻行為識別（Video Action Recognition）論文進行了全面調研，按時間順序詳細介紹并盤點出重要工作，還統計出了17個視頻行為識別數據集，最后還復現了大量優秀工作的代碼，現已開源！

6. AWS與NVIDIA合作伙伴通過嵌入式AI簡化構建應用程序

最近，NVIDIA與亞馬遜網絡服務(AWS)通過在AWS Marketplace中提供NVIDIA店面，宣布了一項合作伙伴關系，旨在簡化將AI功能嵌入應用程序的過程。總計，NVIDIA將免費提供21種軟件工具，以幫助使用AWS的開發人員構建GPU加速的AI應用程序。這將在醫療保健，金融，零售，智慧城市等多個領域引起廣泛關注。 自2017年以來，NVIDIA一直通過其NVIDIA GPU優化云(NGC)目錄以及AWS Marketplace上的一些單獨組件提供了GPU加速軟件。

但是，這是Nvidia的整個產品組合首次進入AWS Marketplace。NGC目錄將NVIDIA的GPU加速軟件工具集中在一起。它包含數百個機器學習(ML)框架和行業特定的軟件開發套件，數據科學家和開發人員可以使用它們來構建AI解決方案。 NVIDIA聲稱250,000名用戶已經從NGC目錄中下載了超過100萬個AI容器，預訓練的模型，應用程序框架，Helm圖表和其他ML資源。 你可以添加微信17775982065為好友，注明：公司+姓名，拉進RT-Thread 官方微信交流群！

責任編輯：xj

原文標題：【20201225期AI簡報】YolactEdge：邊緣設備上的實時實例分割，已開源！

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