2023年2月5日
lightweight openpose和hrnet对数据的缩放
摘要： lightweight openpose因为有3层stride=2的卷积层，所以他的标签(标签就是mask和keypoint还有paf)需要缩放3倍。 hrnet他是有设定的，输入大小和输出大小都是固定的。 阅读全文
posted @ 2023-02-05 21:27 祥瑞哈哈哈 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
lightweight openpose的stride=8他作用于哪？
摘要： 我去将mask和lable缩小8倍，因为模型中有3层卷积层步数为2。 def __getitem__(self, idx): label = copy.deepcopy(self._labels[idx]) # label modified in transform image = cv2.imre 阅读全文
posted @ 2023-02-05 20:49 祥瑞哈哈哈 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)
lightweight openpose和hrnet的loss的区别
摘要： lightweight openpose的loss都用的是平方损失。 def l2_loss(input, target, mask, batch_size): loss = (input - target) * mask loss = (loss * loss) / 2 / batch_size 阅读全文
posted @ 2023-02-05 17:05 祥瑞哈哈哈 阅读(126) 评论(0) 推荐(0)
lightweight openpose交换joint位置不交换mask的原因
摘要： 因为image对应一个mask，keypoint的mask和paf的mask都用的mask。 for idx in range(keypoint_mask.shape[0]): keypoint_mask[idx] = mask sample['keypoint_mask'] = keypoint_ 阅读全文
posted @ 2023-02-05 10:45 祥瑞哈哈哈 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)