导出模型即可,这里虽然指明了输入维度,但是在之后caffe之后是可以通过reshape操作动态改变输入维度的,也就是说,我们通过Caffe去推理CenterNet可以动态尺寸输入(dynamic shape)。 可以利用这个转换仓库中的验证.py看一下转出的模型和Pytorch版本的输出是否一致,如果嫌麻烦的话可以简单利用netron查看下转换前和转化后的模型参数...
在上文中,虽然通过编写C++/cuda方式实现了CenterNet的后处理部分,但显然不是很优雅,频繁地对显存进行申请和释放可能会影响推理过程中的稳定性和吞吐量,因此我们有必要将后处理部分以Caffe层的形式执行。 将后处理移至Caffe层中 如果移到caffe层中,相当于自己添加一个新的层,那么需要使用protobuf定义新的层,首先我们...
上图是CenterNet的结构图,使用的是PlotNeuralNet工具绘制。在推理阶段,输入图片通过骨干网络进行特征提取,然后对下采样得到的特征图进行预测,得到三个头,分别是offset head、wh head、heatmap head。 推理过程核心工作就是从heatmap提取得到需要的bounding box,具体的提取方法是使用了一个3x3的最大化池化,检查当前热点...
CenterNet示意图(图源medium) 上图是CenterNet的结构图,使用的是PlotNeuralNet工具绘制。在推理阶段,输入图片通过骨干网络进行特征提取,然后对下采样得到的特征图进行预测,得到三个头,分别是offset head、wh head、heatmap head。 推理过程核心工作就是从heatmap提取得到需要的bounding box,具体的提取方法是使用了一个3x3...
本文主要讲CenterNet在推理过程中的数据加载和后处理部分代码。最后提供了一个已经配置好的数据集供大家使用。 代码注释在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/CenterNet 1. eval部分数据加载 由于CenterNet是生成了一个heatmap进行的目标检测,而不是传统的基于anchor的方法,所以...
推理的时候c和s是固定的,不添加随机操作。new_height, new_width= image.shape[0:2] inp_height, inp_width = 512,512 c = np.array([new_width / 2., new_height / 2.], dtype=np.float32) s = max(height, width) * 1.0 trans_input = get_affine_transform(c, s, 0, [inp_width, ...
此文章作为存档文章,caffe虽然不是c++版本运行CenterNet的最优方式,但也是一种选择。这里仅仅是记录,承接利用Caffe推理CenterNet(上篇)。 在上文中,虽然通过外挂libpostprocess.so动态链接库的方式,实现了CenterNet的后处理部分,但显然不是很优雅,频繁地对显存进行申请和释放可能会影响推理过程中的稳定性和吞吐量,...
我们假设如果预测的边界框与真实框具有较高的交并比(IoU),那么预测边界框中心区域的中心关键点为同一类别的概率很高,反之亦然。因此,在推理过程中,当根据角关键点对生成提议后,我们通过验证提议的中心区域内是否有属于同一类别的中心关键点来确定该提议确实是一个对...
(2)meta:{‘c’:c ,’s’:s, ‘out_height’:128, ‘out_width’:128} 四、预测推理过程之预测结果解析 函数功能见:CtdetDetector.process函数 1、获取模型的输出 (1)hm:预测的heatmap值,1*2*128*128,即batch * class_num * feat_height * feat_width ...
MindStudio是一个跨平台、跨框架代码迁移的管理运维工具,可以在应用、算法、算子三个层级上,同时也提供了一站式AI开发环境,支持Python,Java和C语言的开发,并提供了众多性能调优工具。MindStudio安装详见官方[安装指南](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/50RC1/instg)。