1.正樣本文件采集： 需要使用到的工具：objectmarker 用於待識別對象的標注，並生成標注文件。需要注意的是，生成完標注文件之后（通常是info.txt文件），用編輯器打開文件，將所有路徑信息刪除，只保留文件名和其對應的標注信息，修改完成之后，將文件保存為sample_pos.dat ...

這部分主要是主函數對輸入的命令參數的解析，及默認值輸出。 主函數轉向的線路圖： main（）-------->cascadeclassifier.h -------->調用這部分的函數 train（）進行數據訓練。 初次嘗試源碼分析，多多指教!! ...

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1.倉庫地址 https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 原版用lua實現的：https://github.com/bgshih/crnn 需要用到的warp_ctc_pytorch： https://github.com/SeanNaren ...

命令行風格 pytorch官方給的用LeNet訓練MNIST例子，適合命令行下操作。 交互式的 ...

Pytorch多GPU訓練 臨近放假, 服務器上的GPU好多空閑, 博主順便研究了一下如何用多卡同時訓練 原理 多卡訓練的基本過程 首先把模型加載到一個主設備 把模型只讀復制到多個設備 把大的batch數據也等分到不同的設備 最后將所有設備計算得到的梯度合並更新 ...

Pytorch預訓練模型以及修改 pytorch中自帶幾種常用的深度學習網絡預訓練模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用網絡結構，並且提供了預訓練模型，可通過調用來讀取網絡結構和預 ...

斷點續訓的效果基本和直接訓練一致，但仍有些差別，后面會繼續分析 ...