- 获取网络模型的每一层参数量与计算量(Flops)———Pytorch 分析网络的参数量与计算量; 1、ptflops 安装: pip install --upgrade git+https://... 获取网络模型的每一层参数量与计算量(Flops)———Pytorch 分析网络的参数量与计算量; 1、ptflops 安装: pip install --upgrade git+https://...
- Gaussian YOLOv3 https://github.com/jwchoi384/Gaussian_YOLOv3 预测特征图的属性 RGB3通道图像被输入到yolov3网络。 检测结果在三个不同的尺度下输出,包括目标的坐标位置、目标是正样本还是负样本、目标属于某一类置信度。 对于每个比例尺分支,在每个网格单元中预测三个结果(每个比例尺三个锚)。 结合三个尺度的结... Gaussian YOLOv3 https://github.com/jwchoi384/Gaussian_YOLOv3 预测特征图的属性 RGB3通道图像被输入到yolov3网络。 检测结果在三个不同的尺度下输出,包括目标的坐标位置、目标是正样本还是负样本、目标属于某一类置信度。 对于每个比例尺分支,在每个网格单元中预测三个结果(每个比例尺三个锚)。 结合三个尺度的结...
- mxnet网络是链式结构,pytorch可以是列表结构 引发的问题:mxnet symbol如何打印特征维度? mxnet设计网络是,不用输入网络输入channel, pytorch需要输入通道数。 mxnet: num_classes = config.emb_size bn_mom = config.bn_mom worksp... mxnet网络是链式结构,pytorch可以是列表结构 引发的问题:mxnet symbol如何打印特征维度? mxnet设计网络是,不用输入网络输入channel, pytorch需要输入通道数。 mxnet: num_classes = config.emb_size bn_mom = config.bn_mom worksp...
- 还没看: https://github.com/3ZadeSSG/Computer-Vision-Facial-Keypoints-Detection 热图的方式,有点像分割。 https://github.com/raymon-tian/hourglass-facekeypoints-detection/blob/master/models.py &... 还没看: https://github.com/3ZadeSSG/Computer-Vision-Facial-Keypoints-Detection 热图的方式,有点像分割。 https://github.com/raymon-tian/hourglass-facekeypoints-detection/blob/master/models.py &...
- 参考:http://www.jianshu.com/p/c80865b2057e 从磁盘上传: open(path, 'rb') #打开文件os.path.basename(path) #获取文件名requests.post(url, data, json, **kwargs) #requests请求 上传代码: import requests data_... 参考:http://www.jianshu.com/p/c80865b2057e 从磁盘上传: open(path, 'rb') #打开文件os.path.basename(path) #获取文件名requests.post(url, data, json, **kwargs) #requests请求 上传代码: import requests data_...
- # -*- coding: utf-8 -*-"""File Name: calculate_flops.pyAuthor: liangdepengmail: liangdepeng@gmail.com"""import time import cv2import mxnet as mximport argparseimport numpy as npimpo... # -*- coding: utf-8 -*-"""File Name: calculate_flops.pyAuthor: liangdepengmail: liangdepeng@gmail.com"""import time import cv2import mxnet as mximport argparseimport numpy as npimpo...
- import timeimport numpy as np import cv2import requests urls=["http://www.pptbz.com/pptpic/UploadFiles_6909/201203/2012031220134655.jpg","http://pic22.nipic.com/20120714/96... import timeimport numpy as np import cv2import requests urls=["http://www.pptbz.com/pptpic/UploadFiles_6909/201203/2012031220134655.jpg","http://pic22.nipic.com/20120714/96...
- CVPR 2018 | ETH Zurich提出利用对抗策略,解决目标检测的域适配问题 原创: Panzer 极市平台 今天 ↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来 论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.03243 摘要:本文是 ETH Zurich 发表于 CVPR 20... CVPR 2018 | ETH Zurich提出利用对抗策略,解决目标检测的域适配问题 原创: Panzer 极市平台 今天 ↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来 论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.03243 摘要:本文是 ETH Zurich 发表于 CVPR 20...
- 加载预训练 sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint(r"/mxnet/new_model", 0) sym_new=get_symbol(256) mod_new=mx.mod.Module(symbol=sym_new,context=[mx.cpu()])#,label_names=None) da... 加载预训练 sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint(r"/mxnet/new_model", 0) sym_new=get_symbol(256) mod_new=mx.mod.Module(symbol=sym_new,context=[mx.cpu()])#,label_names=None) da...
- 知乎原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf 代码: https://github.com/nmaac/acon 一、ReLU和Swish的关系 前面提到,NAS在现代激活函数方面取得了成功,NAS搜索到的S... 知乎原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf 代码: https://github.com/nmaac/acon 一、ReLU和Swish的关系 前面提到,NAS在现代激活函数方面取得了成功,NAS搜索到的S...
- 参考:https://www.leiphone.com/news/201908/SAFF4ESD8CCXaCxM.html 代码地址: 我训练的yolov3,开始两个epoch都不收敛 optimizer = Ranger(params, weight_decay=config["optimizer"]["weight_decay"]) ... 参考:https://www.leiphone.com/news/201908/SAFF4ESD8CCXaCxM.html 代码地址: 我训练的yolov3,开始两个epoch都不收敛 optimizer = Ranger(params, weight_decay=config["optimizer"]["weight_decay"]) ...
- 差分二值化网络,也叫dbnet: # clone repogit clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.gitcd DBNet.pytorch/ east网络是检测四边形网络, https://github.com/MalongTech/research-charnet 有权重... 差分二值化网络,也叫dbnet: # clone repogit clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.gitcd DBNet.pytorch/ east网络是检测四边形网络, https://github.com/MalongTech/research-charnet 有权重...
- Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型,原模型使用了deformable convolution和dense regression loss, 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月,原始模型尚未全部开源,目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版,添加了SSH网络的检测模块,提升检测精度,作... Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型,原模型使用了deformable convolution和dense regression loss, 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月,原始模型尚未全部开源,目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版,添加了SSH网络的检测模块,提升检测精度,作...
- #include "stdafx.h"#include "CVdll.h"#include "SimpleLog.h"#include <iostream>#include<fstream>#include <sys/types.h> #include "opencv2/opencv.hpp"#include "Ws2tcpi... #include "stdafx.h"#include "CVdll.h"#include "SimpleLog.h"#include <iostream>#include<fstream>#include <sys/types.h> #include "opencv2/opencv.hpp"#include "Ws2tcpi...
- Max-Flow Min-Cut 标签: 算法优化algorithmgraphtree任务 2012-08-31 19:48 9217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 计算机视觉(38) ... Max-Flow Min-Cut 标签: 算法优化algorithmgraphtree任务 2012-08-31 19:48 9217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 计算机视觉(38) ...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签