首先，我们使用了github.com/WuZifan/Crow中的models/my_yolo.py中的模型，将基于.cfg文件的yolov3模型转换为纯pytorch实现。为适应cv2.dnn，关键步骤在于将模型单独作为后处理模块，我们通过numpy重写了NMS、IOU等模块，以实现API替换，这些重写工作放在了models/yolo_output.py中。接着，我们利用Pytorch对...
pytorch:1.4.0 cv2:4.1.0 0、起因 我们希望在推理阶段尽可能不引入深度学习框架,从而降低打包文件的大小。 1、修改模型 用的是下面这个链接中,models/my_yolo.py里面的模型。 github.com/WuZifan/Crow 可以理解为把darknet基于.cfg文件的yolov3转成了纯pytorch实现的yolov3。 但是为了适配cv2.dnn,有两点需要注意...
2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part3 python人工智能,nlp自然语言处理教程首发上线,小伙伴们三连呦。 20个小时迈入自然语言处理的大门, 并直通循环神经网络和大名鼎鼎的Transformer, 为向NLP登堂入室打下坚实基础。