argsort() 根据分数得到排序的指标 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 indices = torch.arange(bboxes.shape[0]) 创建用于迭代bboxes的索引 indices 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 keep = torch.ones_like(indices, dtype
判别器基本上是一个分类器,并且像任何分类器一样,它从真实标签(它在这种情况下是真实的或假的)中了解到其预测有多远。 因此,随着生成器在生成逼真的数据方面变得更好,判别器在从真实标签中辨别伪造品方面也必须变得更好。 这样,两个网络都可以同时改善。 从概念上讲,生成器必须能够从训练示例中捕获真实数据的特...
生成一个矩阵,这个矩阵中的每行的某个位置的数字越小,表示对应的位置的元素越大 a = torch.tensor([[10, 2, 3], [4, 6, 5], [7, 8, 9]]) a = torch.argsort(torch.argsort(a, dim=1, descending=True), dim=1, descending=False) print(a) # tensor([[0, 2, 1], # [2, 0, 1],...
key.transpose(-2,-1))/math.sqrt(d_k)# 上述进行attention分数的计算ifmaskisnotNone:scores=scores.masked_fill(mask==0,-1e9)# 上述计算经过mask之后的数值# 如果数值被mask掉了,那么其在经过softmax之后将会变得非常小,相当于说不会再注意到它(赋予的注意力权重为0)p_attn=F.softmax...
Q = torch.argsort(Q, dim=1) assert Q.size() == (num_blocks, num_blocks) X = [[X[i][Q[i, j].item()] for j in range(num_blocks)] for i in range(num_blocks)] Y = torch.cat([torch.cat(row, dim=2) for row in X], dim=1) ...
Q = torch.argsort(Q,dim=1)assert Q.size() == (num_blocks, num_blocks) X = [[X[i][Q[i,j].item()]forjin range(num_blocks)] for i in range(num_blocks)] Y = torch.cat([torch.cat(row,dim=2)for row in X],dim=1) ...
然后,使用与单词频率成比例的词汇索引填充了一个任意大的负采样向量。例如,如果词语“is”在语料库中占0.01%,并且我们决定负采样向量的大小应为1,000,000,那么负采样向量的100个元素(0.01%x1,000,000)将被填充为词语“is”的词汇索引。然后,对于每个训练示例,我们从负采样向量中随机抽样少量元素。如果这个小的数目...
Q = (torch.ones(num_blocks, 1).long() * torch.unsqueeze(torch.arange(num_blocks), dim=0) + torch.randint(low=-neighbour, high=neighbour, size=(num_blocks, num_blocks))) Q = torch.argsort(Q, dim=1) assert Q.size() == (num_blocks, num_blocks) X = [[X[i][Q[i, j].item...
本就很复杂的网络,如果再给每个小box加一个angle参数会更复杂,当然是可以实施的。 二. EAST结构分析 2.1 结构简述 EAST原名为:An Efficient and Accurate Scene Text Detector 结构:检测层(PVANet) + 合并层 + 输出层 下图图2-2是检测效果,任意角度的文本都可以检测到。
# 这里得到不适合的output的索引index合集filter_index=norm2_np.argsort()[:filter_pruned_num]# filter_pruned_num是剪枝的output数量。# 剪枝是放弃我们不需要的output,意味着和该output相关的kernel都要去掉。计算output相关的kernel长度。kernel_length=weight_torch.size()[1]*weight_torch.size()[2]*weight...