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论文复现|Panoptic Deeplab(全景分割PyTorch)

摘要:这是发表于CVPR2020的一篇论文的复现模型。本文分享自华为云社区《PanopticDeeplab(全景分割PyTorch)》,作者:HWCloudAI。这是发表于CVPR2020的一篇论文的复现模型,B.Chengetal,“Panoptic-DeepLab:ASimple,Strong,andFastBaselineforBottom-UpPanopticSegmentation”,CVPR2020,此模型在原论文的基础上,使用HRNet作为backbone,得到了高于原论文的精度,PQ达到了63.7%,mIoU达到了80.3%,AP达到了37.3%。该算法会载入Cityscape

Pytorch优化过程展示:tensorboard

pre{line-height:125%}td.linenos.normal{color:inherit;background-color:rgba(0,0,0,0);padding-left:5px;padding-right:5px}span.linenos{color:inherit;background-color:rgba(0,0,0,0);padding-left:5px;padding-right:5px}td.linenos.special{color:rgba(0,0,0,1);background-color:rgba(255,255,192,1);padding-left

Pytorch优化过程展示:tensorboard

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基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像

摘要:本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具,可以实现快速的动画风格迁移。本文分享自华为云社区《AnimeGANv2照片动漫化:如何基于PyTorch和神经网络给GirlFriend制作漫画风头像?【秋招特训】》,作者:白鹿第一帅。前言将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法,这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务,而本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具,可以实现快速的动画风格迁移。该工具是基于神经风格迁移和生成对抗网络(GAN)技术打造的,相比于传统的神经网络模型,GAN是一种全

基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像

摘要:本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具,可以实现快速的动画风格迁移。本文分享自华为云社区《AnimeGANv2照片动漫化:如何基于PyTorch和神经网络给GirlFriend制作漫画风头像?【秋招特训】》,作者:白鹿第一帅。前言将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法,这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务,而本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具,可以实现快速的动画风格迁移。该工具是基于神经风格迁移和生成对抗网络(GAN)技术打造的,相比于传统的神经网络模型,GAN是一种全

基于PyTorch的YOLOv5介绍

在PyTorch中使用YOLOv5      YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写,是一个开源软件工具,它具有实时检测特定图像中物体的高效能力。YOLO算法使用卷积神经网络(CNN)模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有优势,使其成为迄今为止最著名的检测算法之一。什么是YOLO物体检测?      物体检测算法是一种能够在特定帧中检测某些物体或形状的算法。例如,简单的检测算法可能能够检测和识别图像中的形状,如圆形或方形,而更高级的检测算法可以检测更复杂的物体,如人类、自行车、汽

基于PyTorch的YOLOv5介绍

在PyTorch中使用YOLOv5      YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写,是一个开源软件工具,它具有实时检测特定图像中物体的高效能力。YOLO算法使用卷积神经网络(CNN)模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有优势,使其成为迄今为止最著名的检测算法之一。什么是YOLO物体检测?      物体检测算法是一种能够在特定帧中检测某些物体或形状的算法。例如,简单的检测算法可能能够检测和识别图像中的形状,如圆形或方形,而更高级的检测算法可以检测更复杂的物体,如人类、自行车、汽

Anaconda, PyTorch, CUDA Driver, PyCharm 安装与配置

安装Anaconda(2022.05)最新版本https://www.anaconda.com/历史版本https://repo.anaconda.com/archive/打开安装包:nextIAgreeJustMe(影响之后创建虚拟环境的默认位置,选择JustMe虚拟环境默认在安装Anaconda文件夹下的evns文件夹下;选择AllUser虚拟环境默认安装在C:\Users\DQD.conda\envs)选择安装位置勾选第一个选项,在普通的命令行窗口可以使用Anaconda指令;若不勾选,只能在Anaconda命令行窗口中使用Anaconda指令。可选可不选。(本次不勾选)本次勾选第二个选

Anaconda, PyTorch, CUDA Driver, PyCharm 安装与配置

安装Anaconda(2022.05)最新版本https://www.anaconda.com/历史版本https://repo.anaconda.com/archive/打开安装包:nextIAgreeJustMe(影响之后创建虚拟环境的默认位置,选择JustMe虚拟环境默认在安装Anaconda文件夹下的evns文件夹下;选择AllUser虚拟环境默认安装在C:\Users\DQD.conda\envs)选择安装位置勾选第一个选项,在普通的命令行窗口可以使用Anaconda指令;若不勾选,只能在Anaconda命令行窗口中使用Anaconda指令。可选可不选。(本次不勾选)本次勾选第二个选

Ubuntu下安装PyTorch杂记

最近几天我一直常用的Kubuntu(KDEyes!)更新至22.04后居然出现无法更改软件源的bug,去Kubuntu论坛一看有同样问题的人还不在少数,但却没有好的解决办法,故而只有备份数据装回Ubuntu。由于学习需要,我需要再装一遍Pytorch。Pytorch在linux上安装推荐使用conda,使用conda安装会打包cudatoolkit等一系列必要的软件包,不过有一点值得注意,一定要换源,清华上交的都可以,而且要删除config文件里的--default,不然还是会使用默认源,我个人的计算机会在进度50多的时候显示网络问题终止安装。不过安装完成后仍有问题,第一是:nvcc-V显示没