***************************************************码字不易，收藏之余，别忘了给我点个赞吧！***************************************************---------Start首先参考上一篇的训练过程，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。1.TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2.修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小，并设置主干模型的名称同训练时一致。配置数据集相关信息。手动添加权重
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
大家好，我是虎哥，JestonOrinnano8G模块，提供高达40TOPS的AI算力，安装好了Jetpack5.1之后，我们需要配置一些支持环境，来为我们后续的深度学习开发提供支持。本章内容，我将主要围绕安装对应版本pytorch跟torchvision展开。 安装好了Jetpack5.1之后，我才发现英伟达官方还没有正式发布适配的pytorch版本跟torchvision版本，但是我在官方的论坛里面发现了这个：InstallingPyTorchforJetsonPlatform-NVIDIADocs通过：PyTorchforJetson-JetsonNano
文章目录前言一、下载步骤1.下载anaconda2.pytorch配置3.下载pytorch的安装包二.开发环境配置（jupyter/pycharm)1.jupyternotebook2.pycharm前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，深度学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习深度学习，本文就介绍了python3.9版本的pytorch的安装和环境配置提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、下载步骤1.下载anacondaanaconda下载链接点击下载最新版本版本python3.9，勾选添加环境变量，然后一路默认安装即可。2.pytor
写在前面：在PyTorch中有两种上采样/下采样的方法，一种是Upsample，另一种是interpolate这两个函数的使用方法略有差异，这里仅介绍UpsampleUpsampletorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)size-outputspatialsizes（intortuple(int,int)）scale_factor-multiplierforspatialsize（floatortuple(float,float)）mode-upsamplingalgori
写在前面：在PyTorch中有两种上采样/下采样的方法，一种是Upsample，另一种是interpolate这两个函数的使用方法略有差异，这里仅介绍UpsampleUpsampletorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)size-outputspatialsizes（intortuple(int,int)）scale_factor-multiplierforspatialsize（floatortuple(float,float)）mode-upsamplingalgori
文章目录Sigmoid公式求导过程优点：缺点：自定义Sigmoid与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF%matplotlibinlineplt.rcParams['figure.figsize']=(7,3.5)plt.rcParams['figure.dpi']=150plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决坐标轴负数的铅显示
解决CondaHTTPError:HTTP000xxx前言1、解决方法方法一：直接通过cmd修改方法二：通过.condarc文件进行更改3、一些读者反馈的方法bug解决方案与注意事项前言今天做项目的时候，Python导入一个包一直有各类问题，而后最终锁定问题是CondaHTTPError:HTTP000CONNECTIONFAILEDforurl＜https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda***这就是清华的源出问题了，配置没配对。锁定是这个问题之后就好办了。1、解决方法首先打开cmd命令查看自己的conda的通道配置。命令如下：condaconf
解决CondaHTTPError:HTTP000xxx前言1、解决方法方法一：直接通过cmd修改方法二：通过.condarc文件进行更改3、一些读者反馈的方法bug解决方案与注意事项前言今天做项目的时候，Python导入一个包一直有各类问题，而后最终锁定问题是CondaHTTPError:HTTP000CONNECTIONFAILEDforurl＜https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda***这就是清华的源出问题了，配置没配对。锁定是这个问题之后就好办了。1、解决方法首先打开cmd命令查看自己的conda的通道配置。命令如下：condaconf
