引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

pytorch随机梯度下降法1.梯度.偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值,它是一个标量,反映了函数的变化趋势:(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的,它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势,也是标量:(3)梯度是一个矢量,是有大小和方向的,其方向是指多元函数增大的方向,而大小是指增长的趋势快慢. 2.在寻找函数的最小值的时候可以利用梯度下降法来进行寻找,一般会出现以下两个问题局部最优解和铵点(不同自变量的变化趋势相反,一个处于极小,一个处于极大

Dual Attention Network for Scene Segmentation 原始文档 https://www.yuque.com/lart/papers/onk4sn 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务. 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行

Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务.       与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行建模. 位置力关注模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置处的特征

作者:guan-yuan 项目地址:awesome-AutoML-and-Lightweight-Models 博客地址:http://www.lib4dev.in/info/guan-yuan/awesome-AutoML-and-Lightweight-Models/163359611 awesome-AutoML-and-Lightweight-Models A list of high-quality (newest) AutoML works and lightweight model

Awesome-AutoML-and-Lightweight-Models 原文:http://bbs.cvmart.net/articles/414/zi-yuan-automl-yu-qing-liang-mo-xing-da-lie-biao A list of high-quality (newest) AutoML works and lightweight models including 1.) Neural Architecture Search, 2.) Lightweight

github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模块示意图如下 代码如下 class PSPModule(nn.Module): def __init__(self, features, out_features=1024, sizes=(1, 2, 3, 6)): super().__init__() self.stages = [] self.stages = nn.ModuleList([

代码链接:https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation 使用PSPNet作为主干分类网络 1.将VOC2012数据集下载并解压到data/VOCtrainval_11-May-2012中 2.出现以下错误 3.经过调试发现是某一步中运行时间太长.将项目放到服务器上跑没有此问题. 4.出现ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size t

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].欢迎关注支持原创 也欢迎添加作者微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 基本函数 1.1 Compose 1.2 RandomChoice 1.3 RandomOrder 2 PIL上的操作 2.1 中心切割CenterCrop 2.2 随机切割RandomCrop 2.3 随机比例切割 2.4 颜色震颤ColorJitter 2.5 随机旋转RandomRotation 2.6 灰度化Grayscale 2.7 size 2.8 概率随机

目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pip install -r requirements.txt 环境要求

[深度应用]·实战掌握PyTorch图片分类简明教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/image_classifier_PyTorch/ 1.引文 深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分.如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成

记录一下pytorch如何进行单机多卡训练: 官网例程:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 下面以一个例子讲解一下,例如现在总共有8张卡,在第5.6.7三张卡上进行训练: step 1:可视化需要用到的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "5 , 6 , 7" device = torch.d

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

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 方法概括 方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation 2019-04-24 16:53:25 Paper:https://arxiv.org/pdf/1903.02120.pdf Code(unofficial PyTorch Implementation):https://github.com/LinZhuoChen/DUpsampling

Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper:https://arxiv.org/pdf/1901.02985 Offical TensorFlow Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/core/nas_networ

方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检测来提取候选文字区域,第二个分支是利用类似于RFCN进行网格划分的方式来做position-sensitive的segmentation.后处理是利用segmentation的score map的综合得分,过滤角点检测得到的候选区域中的噪声. 文章亮点: (1)不是用一般的目标检测的框架,而是用角点检测(corner point

3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章:https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机 主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D外观和3D几何信息来进行联合推理. 深度信息编码 关于将深度信息编码为图像的方法有以下几种: 通过HHA编码来将深度信息编码为三通道: hori

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化