pytorch中rpn检测和回归任务分开的代码

2024-11-02

目标检测之Faster-RCNN的pytorch代码详解(模型训练篇)

本文所用代码gayhub的地址:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch (非本人所写,博文只是解释代码) 好长时间没有发博客了,感觉也没啥人读我的博客,不过我不能放弃啊,总会有人发现它的价值的,哈哈!最近一直在生啃目标检测的几篇论文,距离成为我想象中的大神还有很远的一段距离啊,刚啃完Faster-RCNN的论文的时候,觉得可能是语言的关系,自己看得一直是似懂非懂的,感觉没有掌握到里面的精髓,于是我决定撸代码来看,据说Ros

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割代码地址:https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba. International Journal o

pytorch实现性别检测

卷积神经网络的训练是耗时的,很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络. 1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,如VGG.ResNet等.往往为了加快学习的进度,在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

转pytorch中训练深度神经网络模型的关键知识点

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成

关于Pytorch中autograd和backward的一些笔记

参考自<Pytorch autograd,backward详解>: 1 Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上,所以有必要重新认识一下Tensor. 如果我们需要计算某个Tensor的导数,那么我们需要设置其.requires_grad属性为True.为方便说明,在本文中对于这种我们自己定义的变量,我们称之为叶子节点(leaf nodes),而基于叶子节点得到的中间或最终变量则可称之为结果节点. 另外一个Tensor中通常会记录如下图中所示的属性: data:

pytorch入门2.2构建回归模型初体验（开始训练）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次

pytorch入门2.1构建回归模型初体验（模型构建）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以

如何解救在异步Java代码中已检测的异常

Java语言通过已检测异常语法所提供的静态异常检测功能非常实用,通过它程序开发人员可以用很便捷的方式表达复杂的程序流程. 实际上,如果某个函数预期将返回某种类型的数据,通过已检测异常,很容易就可以扩展这个函数,将所提供的输入不适于所请求的计算的各类情况都通知给调用者,以确保每种情况下都能够触发恰当的动作.而且由Java语言所提供的语法级的异常处理执行让这些异常像返回类型的隐式扩展一样,成为合理的函数签名一部分.(转载自 http://www.puiedu.com/applyOnline_dail

去除VisualStudio中拼写错误检测的红色波浪线

去除VisualStudio中拼写错误检测的红色波浪线在Visual Assistant中将 Underline spelling errors in comments and strings using ... 之前的勾选去掉, 如图还有一个地方就是VS2010中的设置,见图设置好后,代码中讨厌的拼写检查波浪线没有了!

PyTorch官方中文文档：PyTorch中文文档

PyTorch中文文档 PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库. 说明自动求导机制 CUDA语义扩展PyTorch 多进程最佳实践序列化语义 Package参考 torch torch.Tensor torch.Storage torch.nn torch.nn.functional torch.nn.init torch.optim torch.autograd torch.multiprocessing torch.legacy torch.cuda torch.uti

PyTorch中ReLU的inplace

0 - inplace 在pytorch中,nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段.该参数的inplace=True的意思是进行原地操作,例如: x=x+5是对x的原地操作 y=x+5,x=y不是对x的原地操作所以,如果指定inplace=True,则对于上层网络传递下来的tensor直接进行修改,可以少存储变量y,节省运算内存. inplace=True means that it will modify th

pytorch中tensorboardX的用法

在代码中改好存储Log的路径命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm

Pytorch中RoI pooling layer的几种实现

Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中,将128个RoI区域对应的feature map进行截取,而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map.在pytorch中可以利用: torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)

pytorch 中的重要模块化接口nn.Module

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法对于自己定义的网络,需要注意以下几点: 1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法,只要在nn.Module的子类中定义forward方法,backward函数就会被自动实现(利用autograd机制) 2)一般把网络中可学习参数的层放在构造函数中__init__(),没有可学习参数的层如R

对pytorch中Tensor的剖析

不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析. 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库. 可以在torch的github上看到相关文档.看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西. pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化. https://github.com/torch/torch7/tree/master/doc pytorch中的Tensor是在TH中实现的.TH = torch

收藏：FLASH中键检测与右键屏蔽

原文:http://space.flash8.net/space/?591172/viewspace-708726.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html><head><meta. http-equiv=

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实

pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批处理

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门. 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说). 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集,

（原）CNN中的卷积、1x1卷积及在pytorch中的验证

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1

Linux中系统检测工具top命令

Linux中系统检测工具top命令本文转自:https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/6336453.html 首先介绍top中一些字段的含义: VIRT:virtual memory usage 虚拟内存1.进程“需要的”虚拟内存大小,包括进程使用的库.代码.数据等2.假如进程申请100m的内存,但实际只使用了10m,那么它会增长100m,而不是实际的使用量 RES:resident memory usage 常驻内存1.进程当前使用的内存大小,但不包括swap

pytorch 中的 split

Pytorch中的split问题: 1.使用torch.nn.Conv2d中有个参数是groups会将输入的feature map分组,此处需要注意的一点是分组之后各组的feature map的channel数目是相同的. 2.另外一种方式用torch.split函数将输入的feature map先split,之后再卷积出不同输出channels数目不同的feature maps.

pytorch中rpn检测和回归任务分开的代码

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