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第一种:tensorflow官方上的机器翻译模型是把context_vector(第一次是拿encoder output和encoder hidden计算attention)和decoder输入词的词向量拼接后作为gru单元的输入,gru的输出接入一个全连接层,算出预测词的分布; 第二种:论文中PGN(指针网络)的gru单元输入就只有输入词的词向量,context_vector是和gru的输出做拼接,...
其中data/mask_rcnn_coco_humanpose.h5为预训练模型,annotations、train2014和val2014为我们提前准备好的最小数据集,包含了500张图片的标注信息。 第二步:准备源代码 sess.download_data(bucket_path='modelarts-labs-bj4/end2end/mask_rcnn_keypoints/mask_rcnn_keypoints.src.tgz', path='./mask_rcnn_key...
Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测” 2.MASK-RCNN框架解析 首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理后的图片; 然后,将其输入到一个预训练好的神经网络中(ResNeXt等)获得对应的feature map; ...
使用Mask R-CNN框架前必须安装所有依赖库。 第3步:下载预训练模型权值 接下来,需要下载预训练模型权值。这些权值从MS COCO数据集所训练的一种模型而来。下载完成后,粘贴此文件于第一步克隆的Mask_RCNN知识库样本文件夹中。 第4步:图像预测 最后,采用Mask R-CNN架构和预训练模型权值生成图像预测。 四步完成后,...
第一种,采用预训练的模型,在修改网络最后一层后finetune。第二种,根据需要替换掉模型中的骨干网络,如将ResNet替换成MobileNet等。 1. Finetune预训练的模型 场景:利用COCO上预训练的模型,为指定类别的任务进行finetune。 代码语言:javascript 复制 import torchvision from torchvision.models.detection.faster_rcnn ...
PyTorch 1.0编写：RPN、Faster R-CNN和Mask R-CNN均可实现，达到甚至超出Detectron的准确度快速：训练速度是Detectron的2倍，比mmdetection高30%。显存效率更高：大约比mmdetection少使用500MB显存支持多GPU训练与推断支持以CPU进行推断支持图像批处理：可分批分GPU对多图进行推断提供预训练模型：针对几乎所有引用Faster R...
Mask-RCNN网络模型 前面一篇已经详细分享了关于模型本身,格式化输入与输出的结果。这里使用的预训练模型是ResNet50作为backbone网络,实现模型的参数微调迁移学习。输入的数据是RGB三通道的,取值范围rescale到0~1之间。关于模型本身的解释请看这里: 轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割 ...
source activate maskrcnn_benchmark#所有模块的安装都在此虚拟环境下conda install ipython pip install ninja yacs cython matplotlib pyqt5 conda install pytorch-nightly torchvision=0.2.1 cudatoolkit=9.0 上面的步骤执行完之后还要离线安装torch1.0.1。因为某种墙的存在,在线下载torch不太容易实现,国内镜像源又没有...