随笔分类 - CV
摘要：import os import time gpu_device = 0 cmd = "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py" def gpu_info(gpu_index): info = os.popen('nvidia-smi|grep %').read
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摘要：在处理数据集的时候，往往是一张一张循环处理，如果数据集太大，处理时间就会很长。我们可以使用多线程处理。 多线程的模板直接用mmcv库里面的一个函数就行了 参考如下： https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs_zh_CN/understan
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摘要：np.mean(img, axis=(0, 1)) img 是shape为(H,W,3)的图片 np.mean(img, axis=(0, 1)) 是求出各个通道的平均值，shape是 (3, ) axis=(0, 1)其实表示的是对第0和1维共同展成的二维平面进行求均值。
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摘要：问题描述 简单来说，比如你要加载一个vgg16模型，但是你自己需要的网络结构并不是原本的vgg16网络，可能你删掉某些层，可能你改掉某些层，这时你去加载预训练模型，就会报错，错误原因就是你的模型和原本的模型不匹配。 此时有两种解决方法： 1、重新解析参数的字典，将预训练模型的参数提取出来，然后放在自
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摘要：caffe: NCHW pytorch: NCHW mxnet: NCHW 海思bgr: NCHW NCNN: CHW tensorflow: NHWC opencv: NHWC 瑞芯微rknn: NHWC scipy.misc: NHWC
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摘要：官方github上已经有了pytorch基础模型的实现，链接 但是其中一些模型，尤其是resnet，都是用函数生成的各个层，自己看起来是真的难受！ 所以自己按照caffe的样子，写一个pytorch的resnet18模型，当然和1000分类模型不同，模型做了一些修改，输入48*48的3通道图片，输出
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