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摘要: 本文转载于:https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 在此做个记录。 1.iou IOU的概念应该比较简单,就是衡量监测框和标签框的重合程度。一张图就能解释,做目标检测小伙伴应该都清楚,我这里不赘述。 2.TP TN FP FN的概念 阅读全文
posted @ 2020-12-01 20:40 无左无右 阅读(408) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文官方链接,https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14034984.html,未经允许,勿转载。 Centernet github地址: https://github.com/xingyizhou/CenterNet 加qq群一起学习讨论交流:102039589 阅读全文
posted @ 2020-11-25 11:27 无左无右 阅读(2597) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文官方链接:https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/13977665.html Centernet github地址: https://github.com/xingyizhou/CenterNet 加qq群一起学习讨论交流:1020395892 centerne 阅读全文
posted @ 2020-11-15 18:02 无左无右 阅读(801) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. Batch Normalization应该放在ReLU非线性激活层的前面还是后面? 当卷积层后跟batch normalization层时为什么不要偏置b https://mp.weixin.qq.com/s/kqLpa_TsWcyjRly_ZJvENw 一般是conv-bn-relu 群里大 阅读全文
posted @ 2020-11-14 11:57 无左无右 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文代码转自如下链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/85194783 该代码剥离原来的官方代码,更清晰。同时,数据预处理部分是先固定一边为512,然后另外一边根据比例缩放,然后再填充为512,很值得看下python对这块的操作! 然后后续为了还原到原来的坐标对上述操作再 阅读全文
posted @ 2020-10-10 14:31 无左无右 阅读(486) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pytorch端和libtorch端转的每一步都需要验证精度,一般情况下,就debug看看两天的tensor值最开始的或者结尾一不一样,一般相差10的-4就没有问题,实在不行就根据形状随机的写下标,写几个看看值是否差不多。下面具体说明: 法1:就是debug pycharm界面可以看到tensor的 阅读全文
posted @ 2020-09-14 20:10 无左无右 阅读(788) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在libtorch工程中添加一个dcn的库,编译出来的库名字是 /data_4/everyday/0902/snake/snake-refinenet/dcn_cpp_plugin/myinstall/lib/libdcn_v2_cuda_forward_v2.so 下面是完成的总的完成的正确的: 阅读全文
posted @ 2020-09-02 16:23 无左无右 阅读(3687) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 网络定义 import torch as torch import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() layer1 = nn.Sequential() lay 阅读全文
posted @ 2020-08-20 15:29 无左无右 阅读(1116) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: print两种写法 print('[Epoch: %d, numImages: %5d]' % (epoch, i * self.args.batch_size + image.data.shape[0])) print("Acc:{}, Acc_class:{}, mIoU:{}, fwIoU: 阅读全文
posted @ 2020-08-15 10:42 无左无右 阅读(668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032 二分类的交叉熵公式是: 如果是多分类,交叉熵公式如下: 这 阅读全文
posted @ 2020-08-13 17:31 无左无右 阅读(1392) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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