祥瑞哈哈哈

2023年3月7日

摘要： confidence是用bce损失做的。bce是交叉熵的缩写。阅读全文

posted @ 2023-03-07 17:00 祥瑞哈哈哈阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

摘要： class CompositeLossByComponent(torch.nn.Module): """Default loss until v0.12"""这是默认的损失函数，之后作者进行版本更新对其进行了舍弃。在forward中把输入分为confiden，reg，scale这三个特征图然后放入阅读全文

posted @ 2023-03-07 16:15 祥瑞哈哈哈阅读(24) 评论(0) 推荐(0)

pifpaf的loss生成过程

摘要： pifpaf的loss是通过loss = network.losses.Factory().factory(datamodule.head_metas生成的。trainer的loop循环，然后train函数，然后进入train_batch这里求了loss。 factory中 if self.auto 阅读全文

posted @ 2023-03-07 11:01 祥瑞哈哈哈阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月6日

python点击button创建对话框读取文件。

摘要： from tkinter import * import tkinter as tk from tkinter import filedialog from demo import * # 通过对话框获取文件路径 def getPathByDialog(): root = tk.Tk() root. 阅读全文

posted @ 2023-03-06 16:18 祥瑞哈哈哈阅读(118) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月5日

loss分析

摘要： losses里面应该是一个函数。因为forward里直接调用losses内容了。 https://github.com/vita-epfl/openpifpaf/blob/5be8d6eecee3b4d5b60b542edeed8a539aafeaf6/src/openpifpaf/network/ 阅读全文

posted @ 2023-03-05 18:45 祥瑞哈哈哈阅读(51) 评论(0) 推荐(0)

pifpaf的mask生成方法

摘要： openpifpaf/src/openpifpaf/encoder/annrescaler.py / Jump to 一开始定义了mask全为1然后去寻找annotation中的标注，如果标注is_crow=0不做处理，如果标注is_corw=1则让这个位置的mask为0。 def bg_mask( 阅读全文

posted @ 2023-03-05 11:03 祥瑞哈哈哈阅读(26) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月3日

Rethinking the Heatmap Regression for Bottom-up Human Pose Estimation

摘要：本文的主要思想就是对heatmap图进行一个权重缩放。weight是作者提出的一个思路让模型将低输出值的位置加大权重，高输出值给予小权重，低输出值给与大全中。scaled_gt就是scale对真实标签的缩放，给不同关键点赋予不同的标准差，作者用泰勒公式展开。还有一个是对scale进行规范化的损失函数阅读全文

posted @ 2023-03-03 12:44 祥瑞哈哈哈阅读(40) 评论(0) 推荐(0)

2023年2月27日

python创建类函数时为什么需要self

摘要： self是一个参数表示类本身。 class A(object): def __iter__(self): self.num=1 return self def __next__(): self.num=self.num+1 return self.num-1 在next函数中如果你不加self函数就阅读全文

posted @ 2023-02-27 11:51 祥瑞哈哈哈阅读(206) 评论(0) 推荐(0)

2023年2月26日

np.nonzero和zip

摘要： np.nonzero是确定图中的非0元素，第一个列表是行位置，第二个列表是列位置。 w=np.array([1,2]) w1=np.array([3,4]) print(list(zip(w,w1))) [(1, 3), (2, 4)] 在使用 zip() 函数“压缩”多个序列时，它会分别取各序列中阅读全文

posted @ 2023-02-26 21:27 祥瑞哈哈哈阅读(47) 评论(0) 推荐(0)

人体姿态跟踪的基本思路

摘要：人体姿态跟踪又称为human pose track，首先利用人体姿态估计模型去预测出所有帧中的关键点，然后为每个帧中的人分配id，相同id即为同一个人。这是处理的基本流程。姿态跟踪应该是匹配算法应该，你只需要把帧中的所有人及其关键点坐标确定出来就行，然后进行匹配。阅读全文

posted @ 2023-02-26 17:27 祥瑞哈哈哈阅读(107) 评论(0) 推荐(0)

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