更高的鲁棒性:DCNv3对输入特征的形状和位置变化更具有鲁棒性。它可以自适应地调整卷积核,以适应输入特征的变化,从而更好地捕捉特征之间的空间关系。 更广泛的应用领域:DCNv3在计算机视觉领域中的应用非常广泛。它可以用于目标检测、图像分割、姿态估计等多个任务,并取得了很好的效果。 下面我们使用PyTorch实现一个简单...
接着 参考了下面这篇issues的回复,修改core_op='DCNv3_pytorch', #41 报错如下,不支持的节点 由 mmdeploy.TRTDCNv3 ,变为了 mmdeploy.grid_sampler,想请教一下cpu推理不build mmdeploy后端,怎么使用? [ ERROR ] --- [ ERROR ] --- INTERNAL ERROR --- [ ERROR ] Unexpected exception happened. [ ERR...
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My trained models need to run on CPU, so I tried making them compatible using the DCNv3_pytorch operator rather than the DCNv3. However the pytorch implementation seems to require a lot more GPU memory - is this expected or am I missing something? Collaborator rentainhe commented Dec 1, ...