具体请参考：generalized-iou/Detectron.pytorch 主要代码： x1, y1, x2, y2 = bbox_transform(output, transform_weights)x1g, y1g, x2g, y2g = bbox_transform(target, transform_weights)x2 = torch.max(x1, x2)y2 = to

OpenPose 介绍 姿势识别模型（OpenPose）指的是识别图片中的人物，并且对人物的各个部位进行识别，例如头部、肩膀、肘部，并进行连线最终生成一个线条图。 OpenPose 处理流程分为以下 3 步 预处理，图片调整为 368 * 368，颜色归一化输入 OpenPose 的神经网络，网络输出两个数组，第一个是 193838（分类数 * 高度 * 宽度）代表 19 个分类，第二个是 P

Dataset Dataset 是一个抽象类。我们可以定义一个类继承这个类，从而加载数据，构造数据集（索引） DataLoader DataLoader是一个帮助我们在Pytorch中加载数据的类，在训练测试时加载数据，获取mini-batch 使用说明：¶ epoch：One forward pass and one backward pass of all the training

first_net.load_state_dict(first_net_dict)#first_net.eval()dd = first_net.state_dict()for data in dataloaders:inputs,labels = datax = first_net(inputs)print(dd['bn1.running_mean']) dd是在训练前就进行了参数的获取

代码总结 文本清洗 去除网址 def remove_URL(text):url = re.compile(r'https?://\S+|www\.\S+')return url.sub(r'', text) 去除表情符号 def remove_emoji(text):emoji_pattern = re.compile('['u'\U0001F600-\U0001F64F' # em

随着深度学习的不断发展，GPU/NPU的算力也越来越强，对于一些传统CV计算也希望能够直接在GPU/NPU上进行，例如Opencv的warpAffine方法。Opencv的warpAffine的功能主要是做仿射变换，如果不了解仿射变换的请自行了解。由于Pytorch的图像坐标系（图像左上角对应坐标(-1, -1)右下角对应坐标(1, 1)）与Opencv的坐标系（图像左上角对应坐标(0, 0)右下

第二集教程链接：http://t.csdn.cn/QxpgD （更详细）       本文引用 听 风、的博客 图像去雨：超详细手把手写 pytorch 实现代码（带注释）的网络框架，并进行了优化，主要加入了BatchNormalized模块。优化了代码整体框架和书写规范，加入了更多注释。 代码链接： Kaggle：Derain_Study | Kaggle Github：Learn_Py

一、先生成一个环境 如果电脑里安装了其他的torch版本，另外生成一个环境可以防止原先torch版本被替换掉。 打开conda的终端窗口输入以下命令就可以生成一个名为torch_1.3的环境： conda create -n torch_1.3 python=3.6 输入以下命令进入到torch_1.3的环境里： conda activate torch_1.3 二、安装cuda9.2

今天才发现我的新片是M2芯片，而不是M1芯片，有点尴尬 参考网址 https://www.oldcai.com/ai/pytorch-train-MNIST-with-gpu-on-mac/ 测试结果如下 M2_cpu.py # https://www.oldcai.com/ai/pytorch-train-MNIST-with-gpu-on-mac/import torchfrom