Resnet、残差神经网络背景 从上面可知，对于识别对象的不同，神经网络的选择是不一样。对于识别简单元素，少层数的神经网络已经可以胜任这个工作。对于复杂图像中识别复杂目标，少层数的神经网络往往难以胜任，而需要层数更多的神经网络。当然多层数的神经网络也能识别简单元素，不过会增加代价，比如运行时间会增长，识别速度增长等。为啥层数多，有什么作用？请看下图，是分别经过不同层数的神经网络层时的情况（显示的图
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2024-06-28 23:09:30
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一.onnx基本概念1、ONNX文件就是使用Protobuf序列化过后储存的二进制文件。什么是Protobuf？Protobuf是用来结构化数据的一种库，常用的结构化数据的库有JSON或XML，但他们的缺陷就是解析和反解析时速度慢，Protobuf的提出则解决了这个问题。那么什么是结构化数据呢？ 结构化数据存储格式不限于二进制，可以是文本、二进制或混合的形式，如JSON和XML都属于结构化数据存储
全卷积网络FCN(Fully Convolutional Networks)是CV中语义分割任务的开山之作。FCN网络在PASCAL VOC(2012)数据集上获得了62.2%的mIoU。论文全名《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，发布于2015年CVPR。 图1 FCN网络结构
全卷积网络FCNFCN亮点之一
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2024-10-25 13:26:31
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CenterPoint基于OpenPcDet导出一个完整的ONNX，并用TensorRT推理，部署几个难点如下：1.计算pillar中每个点相对几何中心的偏移，取下标方式进行计算是的整个计算图变得复杂，同时这种赋值方式导致运行在pytorch为浅拷贝，而在一些推理后端上表现为深拷贝修改代码，使用矩阵切片代替原先的操作，使导出的模型在推理后端上的行为结果和pytorch一致，并简化计算图，同时，计算
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2024-08-20 22:16:05
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近期由于业务需要，需要将训练好的模型转为ONNX格式，为此颇费了一番功夫，在此总结一下吧。。1、ONNX是一种神经网络模型保存的中间格式，支持多种格式的模型转为ONNX，也支持使用ONNX导入多种格式的模型，具体见https://github.com/onnx/tutorials;目前其实ONNX对于模型的支持还不是太好，主要表现在一些op还不能够支持；2、在PyTorch下要将模型保存成ONNX
【深度学习】ONNX模型快速部署提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】ONNX模型快速部署前言搭建打包环境打包可执行文件总结 前言之前的内容已经尽可能简单、详细的介绍CPU【Pytorch2ONNX】和GPU【Pytorch2ONNX】俩种模式下Pytorch模型转ONNX格式的流程，本博文根据自己的学习和需求进一步讲解ONNX模型的部署。onn
摘要微分算子在图像处理中的作用主要是用在图像的边缘检测，而图像边缘检测必须满足两个条件：一能有效的抑制噪声，二能必须尽量精确定位边缘位置。现在常用的微分算子主要有：Sobel算子，Robert算子，Prewitt算子，拉氏算子，Canny算子，下面通过这两个必须满足的条件对这几种算子的性能进行分析。1.Sobel算子该算子主要用于边缘检测，在以离散的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值。该
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2024-03-29 15:38:32
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概要： linux系统默认open files数目为1024, 有时应用程序会报Too many open files的错误，是因为open files 数目不够。这就需要修改ulimit和file-max。特别是提供大量静态文件访问的web服务器，缓存服务器（如squid）, 更要注意这个问题。 网上的教程，都只是简单说明要如何设置ulimit和file-max, 但这两者之间的关系差别，并没有
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2024-04-26 16:04:29
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关于R-FCN，其实我一开始是完全懵逼的，完全理解不了究竟是什么样的流程。今天我不知道自己理解的对不对，但还是把自己理解的做个记录吧。1. Introduction在Faster R-CNN中，RPN生成的region proposal经过RoI pooling layer处理，变成固定尺寸的特征向量，这是都能理解的。这里的问题是，RoI pooling layer后面的FC层不是共享的，每个Ro
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2024-07-15 11:27:41
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# 实现“onnx支持的pytorch的flatten层”
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解并实现“onnx支持的pytorch的flatten层”。在本文中，我将提供一份流程图以及详细的步骤和代码示例，以便你能够轻松理解和实践。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库和模块] --> B[定义模型]
B --> C[创建输入张
原创
2024-01-21 06:46:40
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首先对tensorflow模型有个直观的了解：我们逐个介绍：四个文件，分别是checkpoint(记录模型文件列表) .data和.index(存储训练好的参数包括weight，biase,etc)、 &nbs
pytorch官方的流程:https://pytorch.org/docs/1.1.0/onnx.html
原创
2021-09-07 11:53:08
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# PyTorch模型转换到ONNX模型中reshape的常见问题
在深度学习中，模型的转换和部署是非常重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架，而ONNX则是一个开放式的模型格式，可以让您在不同的框架之间进行模型转换和迁移。在将PyTorch模型转换到ONNX模型时，经常会遇到一些reshape相关的问题。这篇文章将介绍这些常见问题，并提供解决方案和代码示例。
## 什么是resh
原创
2024-07-03 06:41:01
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1. N维数组① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组① 创建数组需要：形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素① 可以根据切片，或者间隔步长访问元素。② [::3,::2]是每隔3行、2列访问 4. 张量数据操作4.1 导入torch库① 虽然库为PyTorch库，但应该导入torch，而不是pytorch。im
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2024-01-11 20:11:44
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在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说明： numpy.reshapereshape()的括号中所包含的参数有哪些呢？常见的写法有tf.reshape((28,28)):tf.reshape(tensor,shape,name=None)1函数的作用是将tensor变换为参数shap...
原创
2021-07-29 09:39:26
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总之，两者都是用来重塑tensor的shape的。view只适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作，而reshape同时还可以对不满足连续性条件的tensor进行操作，具有更好的鲁棒性。view能干的reshape都能干，如果view不能干就可以用reshape来处理。别看目录挺多，但内容很细呀~其实原理并不难啦~我们开始吧~（2021.03.30更新：感谢评论区提出该
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2023-10-20 10:41:36
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在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说
原创
2022-02-13 13:34:11
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在numpy中，shape和reshape()函数的功能都是对于数组的形状进行操作。shape函数可以了解数组的结构,reshape()函数可以对数组的结构进行改变。shapeimport numpy as np
#设置一个数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(a.shape) '''结果：(8,)'''
print(type(a.shap
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2023-08-15 08:35:20
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reshape函数既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，而且不需要复制数据。C++: Mat Mat::reshape(
int cn,
int rows=0
) const参数虽然比较少，但是设置时需要小心参数说明：cn - 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。rows - 表示矩阵行数。 如果设为0，则表示保持原有的行
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2024-03-15 15:37:46
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import numpy as npa = np.random.randn(2, 3)print(a)b = a.reshape(3, 2)print
原创
2022-11-16 19:42:38
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