在Atlas 800 (型号3000)推理服务器上部署Yolov5目标检测以及SAM大模型,都是基于pytorch开发的推理代码,CPU上运行正常,但是使用torch_npu自动迁移cuda相关api到npu,似乎出现算子不支持?需要怎么修改?有提供Ascend上部署yolov5的例程吗?报错如下:本帖最后由 sdpscnc 于2023-09-02 12:04:43 编辑 折柳 帖子 1 回复 ...
3）数据增强：通过 SAM‑RTN 方法，使用生成的图像掩膜作为感知特征，进行特征提取和 ROI 采样。4）联合训练网络：将图像掩膜数据和感知特征的采样数据联合并输入到下游的目标检测和分类训练网络中。本发明的方法结合了 SAM 模型强大的图像分割能力和特征感知能力，从而显著提高了铁路轨道异常入侵物的目标检测和分类网络...
最近的“分割一切模型”(SAM) 是自然图像分割领域的一项重大进步,其强大的零样本性能适用于各种下游图像分割任务。然而,由于自然图像和红外图像之间存在明显的领域差距,直接利用预训练的 SAM 进行红外小目标检测 (IRSTD) 任务无法获得令人满意的性能。与可见光相机不同,热像仪通过捕捉红外辐射来显示物体的温度分布。小...
IRSAM：一种专为红外小目标检测设计的创新分割框架，它基于改进的SAM编码器-解码器结构，旨在学习更精确的红外小物体特征表示。此模型通过引入基于Perona-Malik扩散的块以及设计粒度感知解码器，提升了对红外图像中细微温度变化的捕捉能力，从而在小目标检测方面表现出色。实验结果表明，IRSAM在NUAA-SIRST、NU...
3)数据增强:通过 SAM‑RTN 方法,使用生成的图像掩膜作为感知特征,进行特征提取和 ROI 采样。4)联合训练网络:将图像掩膜数据和感知特征的采样数据联合并输入到下游的目标检测和分类训练网络中。本发明的方法结合了 SAM 模型强大的图像分割能力和特征感知能力,从而显著提高了铁路轨道异常入侵物的目标检测和分类网络的...
3)数据增强:通过 SAM‑RTN 方法,使用生成的图像掩膜作为感知特征,进行特征提取和 ROI 采样。4)联合训练网络:将图像掩膜数据和感知特征的采样数据联合并输入到下游的目标检测和分类训练网络中。本发明的方法结合了 SAM 模型强大的图像分割能力和特征感知能力,从而显著提高了铁路轨道异常入侵物的目标检测和分类网络的...