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若解码解出来的是YUV420P的数据,要用Texture渲染的话,就需要把数据转为RGB32的(应该是要转成RGB32的,没做过详细调查,看到的例子中纹理所用的数据都是RGB32的),如果这个过程交给CPU去做的话,会提高CPU的占用率,用GPU来做这项工作则就释放了CPU的一部分压力。 本文考虑的方式是用三层纹理分别存放YUV420P的Y、...
--model文件 存放resnet-3d模型,以及c3d-ucf101.yaml配置文件以及保存训练好的模型参数文件(resnet_3d_model.pdparams) --work文件 存放将视频取帧得到的图像数据集,数据集的划分文件 --data 文件 存放视频数据集以及在本地将预训练模型转换得到的模型参数 --utils.py 基本工具函数 --config.py 为配置文件 -...
This method uses 3D ResNet-50 as the backbone network. First, the larger convolutions in the network are changed to the concatenation of two asymmetric 3D convolutions, which deepens the local key feature extraction of the convolution layer in the horizontal and vertical d...
WSI被分割并打上256x256像素的图像块,不重叠。我们对这组2D WSI图像块应用TriPath - 一个2D特征编码器(Resnet50)将每个2D WSI图像块编码为一个1,024维的特征。然后,像其他TriPath实验一样,对这组图像块使用基于注意力的聚合模块进行处理,并得出患者级别的预测风险。
图1:在 3D 域中,我们的 TT3D 与典型基于网格的优化方法[45]的增强版本在可迁移针对性攻击性能的比较,如第 4.2.1 节所述。代理模型是 ResNet-101[10],我们可以看到 TT3D 表现出显著的迁移性。 表1:关于目标视觉任务的不同 3D 攻击方法的比较,包括使用数据、3D 攻击类型、迁移性、是否进行针对性攻击、自然...
Run the training code (e.g. 3D-ResNet-50) python train.py --gpu_id 0 1 # multi-gpu training on gpu 0,1 or python train.py --gpu_id 0 # single-gpu training on gpu 0 Run the testing code (e.g. 3D-ResNet-50) python test.py --gpu_id 0 --resume_path trails/models/resne...
速度对比方面，MobileNet与ResNet50（2DASL）或漏斗型网络（PRNet）进行了对比。PRNet在网络结构上较为轻量，因此在速度上具有优势。在性能方面，基于轻量网络的3DDFA甚至能超越PRNet。尽管作者在GitHub上公开的模型可能并非最佳版本，但3DDFA在性能上能够与PRNet媲美或超越。2DASL与3DDFA在代码库上有较大...
1) Depth-Guided Cross-Attention: Nevertheless, simply using revised Swin-T as our backbone gives rise to worse performance compared to ResNet50, which will be shown in the ablation study component in Section IV-F. This is mainly due to insufficient training images in the KITTI dataset since ...
首先,遵循2D视觉中的常见做法,它使用共享ResNet主干从相机图像中提取特征。这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头,以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始,这些查询是从数据中学习的。每个对象查询编码一个3D位置,该位置被投影到相机...