原文:LibTorch实战六:U2-Net实战部署<三>

导读 一 数据标注 二 模型评价 三 源码解读 四 Libtorch部署 五 性能分析 六 问题记录 导读 U Net模型分为两种: U NET . MB 参数量: 千万 U NEP . MB 参数量: 百万 一 数据标注 labelImg,标注完是json格式,自己完成json文件 gt mask图片功能 U Net主要测试多组数据集: 训练数据集:在DUTS TR上训练的网络,它是DUTS数 ...

2021-08-23 19:52 6 132 推荐指数:

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OpenVINO实战一:U2-Net大、小模型实战部署

  本文展示在pytorch框架下将 pth格式转为onnx格式,然后在openvino框架下部署,并进行效果展示对比。   U2-Net模型分为大小两种: U2NET---173.6 MB (参数量:4千万) U2NEP---4.7 MB (参数量:1 百万   上述 ...

Wed Sep 27 23:21:00 CST 2023 0 132
LibTorch实战六:C++版本YOLOV5.4的部署<二>

yolo5.4,不多比比 这里训练完模型之后,咱们使用pytorch写一个小案例,可以和下面libtorch版本对比下: View Code 一、libtorch+cpu版本 CPU版本导出模型脚本export-libtorch-cpu.py: 相对 ...

Tue Aug 24 03:51:00 CST 2021 4 219
U2-Net网络学习笔记(记录)

论文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 该设计有以下两点优势:(1)它能够捕捉更多的上下文信息,因为提出了RSU(ReSidual U-blocks)结构,融合了不同尺度的感受野的特征;(2)它增加了整个架构的深度但并没有显著增加 ...

Mon Jun 28 23:30:00 CST 2021 0 235
LibTorch实战六:C++版本YOLOV5.5(P6)的部署<三>

一、更新理解   YOLOV5.5在这个版本,基本上和YOLOV4分道扬镳。YOLOV5.5(YOLOV5-P6)相对于5.4(YOLOV5-P5)区别:5.4是3个尺度 的输出层,即:P3, P4 ...

Tue Aug 24 03:53:00 CST 2021 2 900
LibTorch实战五:模型序列化

一、在C++环境中加载一个TORCHSCRIP 官网:https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html As its name sugg ...

Sat Apr 03 04:03:00 CST 2021 0 564
 
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