YOLOV8改进:更换PoolFormer主干网络

我正在尝试使用地面真实深度图 姿势信息和相机矩阵将帧从视图 1 扭曲到视图 2 我已经能够删除大部分 for 循环并将其矢量化 除了一个 for 循环 扭曲时 由于遮挡 视图 1 中的多个像素可能会映射到视图 2 中的单个位置 在这种情况下

我该如何使用torch stack将两个张量与形状堆叠a shape 2 3 4 and b shape 2 3 没有就地操作 堆叠需要相同数量的维度 一种方法是松开并堆叠 例如 a size 2 3 4 b size 2 3 b torc

我正在使用 google colab 免费 Gpu 进行实验 并想知道有多少 GPU 内存可供使用 torch cuda memory allocated 返回当前占用的 GPU 内存 但我们如何使用 PyTorch 确定总可用内存 PyT

我们知道目标检测框架像faster rcnn and mask rcnn has an roi pooling layer or roi align layer 但是为什么ssd和yolo框架没有这样的层呢 首先我们要明白这样做的目的是什么

我试图更好地理解 YOLO2 和 3 算法的工作原理 该算法处理一系列卷积 直到达到13x13网格 然后它能够 对每个网格单元内的对象以及这些对象的边界框进行分类 如果您查看这张图片 您会发现红色边框比任何单个网格单元都大 边界框也以对象的

我刚刚开始 PyTorch 教程使用 PyTorch 进行深度学习 60 分钟闪电战我应该补充一点 我之前没有编写过任何 python 但其他语言 如 Java 现在 我的代码看起来像 import torch import torchvi

当不使用 KL 散度项时 VAE 几乎完美地重建 mnist 图像 但在提供随机噪声时无法正确生成新图像 当使用 KL 散度项时 VAE 在重建和生成图像时都会给出相同的奇怪输出 这是损失函数的 pytorch 代码 def loss fu

我有一个包含 1000 个示例的数据集 其中每个示例都有5特征 a b c d e 我想喂7LSTM 的示例 以便它预测第 8 天的特征 a 阅读 nn LSTM 的 Pytorchs 文档 我得出以下结论 input size 5 hid

如何检查 PyTorch 训练期间某些权重是否未更改 据我了解 一种选择可以是在某些时期转储模型权重 并检查它们是否通过迭代权重进行更改 但也许有一些更简单的方法 有两种方法可以解决这个问题 First for name param in

我有一个基本的 PyTorch LSTM import torch nn as nn import torch nn functional as F class BaselineLSTM nn Module def init self su

Is the 批归一化动量约定 http pytorch org docs master modules torch nn modules batchnorm html 默认 0 1 与其他库一样正确 例如Tensorflow默认情况下似乎

我一直在尝试微调 HuggingFace 的对话模型 Blendebot 我已经尝试过官方拥抱脸网站上给出的传统方法 该方法要求我们使用 trainer train 方法来完成此操作 我使用 compile 方法尝试了它 我尝试过使用 Py

目前 我正在使用 CNN 其中附加了一个完全连接的层 并且我正在使用尺寸为 32x32 的 3 通道图像 我想知道是否有一个一致的公式可以用来计算第一个线性层的输入尺寸和最后一个卷积 最大池层的输入 我希望能够计算第一个线性层的尺寸 仅给出

这个问题在这里已经有答案了 我有 2 个名为x and list它们的定义如下 x torch tensor 3 list torch tensor 1 2 3 4 5 现在我想获取元素的索引x from list 预期输出是一个整数 2

如何针对不同的情况使用不同的数据增强 转换 Subset在 PyTorch 中吗 例如 train test torch utils data random split dataset 80000 2000 train and test将具

该脚本用于进行检测 权重文件是 yolov4 coco 预训练模型 可以在这里找到 https drive google com file d 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe b9PaT view https dri

Pytorch 使用以下值作为 cifar10 数据的平均值和标准差 变换 Normalize 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 我需要理解计算背后的概念 因为这些数据是 3 通道图像 我不明白什么是相加的 什么是除什么的等等

我试图了解 YOLO v2 是如何训练的 为此 我使用这个 keras 实现https github com experiencor keras yolo2 https github com experiencor keras yolo2在

我正在使用 pytorch 来训练模型 但是在计算交叉熵损失时我遇到了运行时错误 Traceback most recent call last File deparser py line 402 in

如何将其包含在requirements txt 文件中 对于Linux pip install http download pytorch org whl cu75 torch 0 1 12 post2 cp27 none linux x8