09 2021 档案
摘要:DETR 模型结构源码 End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.12872 源代码位置: https://github.com/facebookresearch/detr
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摘要:# 论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) [TOC] DETR 是 Detection Transformer的缩写, 是Facebook 提出的主要用于目标检测领域的新模型, Facebook AI 的研究者把 Trans
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摘要:yolov5 自适应 anchor anchor(锚框) 在 yolos.yaml 文件中 anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] #
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摘要:torch.nn.Identity() 今天看源码时,遇到的这个恒等函数,就如同名字那样 占位符,并没有实际操作 源码: class Identity(Module): r"""A placeholder identity operator that is argument-insensitive.
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摘要:nn.Module() https://zhuanlan.zhihu.com/p/340453841 nn.Module() nn.Module是nn中十分重要的类,包含网络各层的定义及forward方法。 pytorch 里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的。 简单的说 t
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摘要:yolov5 增加检测层 参考1:https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/111596851 参考2:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/118714043 原模型结构 原配
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摘要:yolox head yolox head 网络 概述 yolox-head 包含了3个分支 三个大分支输入的是三种尺度特征图, 自下而上分别对应前面提到的backbone输出的dark3, dark4, dark5 。 尺度由大到小,堆叠成金字塔型。 代码位置: yolox/models/yolo
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摘要:yolox 主体结构-Darknet53 概要: 详细解读可参考:https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd628ce 源码对应的文件是yolo_fpn中类YOLOFPN 该模型结构中没有 Focus 结构 除此之外还有一个文件模型 yolo_pafpn 中的 YOL
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摘要:yolox-整体结构和数据增强 概要 论文地址: [2107.08430] YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 (arxiv.org) YOLOX-L和YOLOv4-CSP、YOLOv5-L有差不多参数量的情况下,YOLOX-L在COCO上取得50.0%AP(比
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摘要:#python Enum 枚举 概要 当一个变量有几种固定的取值时,通常我们喜欢将它定义为枚举类型,枚举类型用于声明一组命名的常数,使用枚举类型可以增强代买的可读性。 枚举是一组符号名称(枚举成员)的集合,枚举成员应该是唯一的、不可变的。在枚举中,可以对成员进行恒等比较,并且枚举本身是可迭代的 参考
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摘要:# nohup和&用法 [TOC] ## 简介 - nohup 是 no hang up 的缩写,意思是不挂断运行(指退出账号),永久运行下去,但是注意并没有后台运行的功能。 - & 是在后台运行的意思 ```shell nohup Command [ Arg ... ] [ & ] ``` ##
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摘要:python-loguru 摘要 loguru是 python 的一个第三方的日志记录包 项目地址 github: https://github.com/Delgan/loguru 文档:https://loguru.readthedocs.io/en/stable/index.html 安装 pi
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摘要:psutil模块 概述 psutil = process and system utilities, 能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、
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摘要:python-pynvml 简介 深度学习过程中经常需要和GPU打交道,需要在训练之前确定GPU工作状态。 Nvidia的显卡提供了 NVML(英伟达显卡管理库)以及构建在其上的 nvidia-smi 显卡系统管理界面),可以方便的查询显卡的信息和工作状况。在python中同样可以利用pynvml库
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