1.1 使用mmsegmentation/tools/analysis_tools/feature_map_visual.py进行推理: __EOF__
用卷积实现全连接层,比如convnext的代码,1x1卷积作者使用全连接实现的,但是要把channel维度放在最后一维,说是gpu推理速度全连接比卷积快。 由于我们的任务是把原图中的像素扣出来,我们一直在下采样如何恢复原图呢?所以引入了升采样,双线性插值法,或者转置卷积,相当与反卷积。 所以全卷积的整体预测与训练思路为,输入一...
一、要素分析 要完成图像语义分割的前馈推理demo,需要具备以下几个要素: 运行环境。此项我们已经备好。 输入图片。此项容易获得。 神经网络模型。 3.1 神经网络模型的配置文件。我们借用官方提供的配置文件。 3.2 神经网络模型的存档点(checkpoint)。我们借用官方提供的存档点文件。 一小段代码。 实际上还可以用视频...
push_back(img_6); // 创建推理器 mmdeploy_segmentor_t segmentor{}; int status{}; status = mmdeploy_segmentor_create_by_path(model_path, device_name, 0, &segmentor); if (status != MMDEPLOY_SUCCESS) { fprintf(stderr, "failed to create segmentor, code: %d\n", (int)status); return...
来自参加Datawhale8月学习的笔记 预训练语义分割模型预测 预训练语义分割模型预测 一个预测示例 利用推理API 首先了解三个重要的API: 然后了解图片…阅读全文 赞同 添加评论 分享收藏 安装MMsegmentation 知乎用户4B2CGB 来自参加Datawhale8月学习的笔记 MMSegmentation的安装 官网链接:mmsegmentation...
这种优化的方式被称为Sinkhorn EM,能够更好地避开local minima。 训练:分为两部分,分别优化GMM分类器以及特征提取器, 具体的细节见论文。 推理:将提取的特征带入GMM,计算该像素属于当前类别分布的似然,取最大值对应的类别作为结果。
来自参加Datawhale8月学习的笔记 预训练语义分割模型预测 预训练语义分割模型预测 一个预测示例 利用推理API 首先了解三个重要的API: 然后了解图片…阅读全文 赞同 添加评论 分享收藏 OpenMMLab介绍 知乎用户4B2CGB 来自参加Datawhale8月学习的笔记 OpenMMlab简介 OpenMMLab是一个计算机视觉领域的开...