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Torch模型 第一步:转换成onnx模型 在205服务器上，虚拟环境是py35_torch0.4.0 /home/cbpm2016/temp 生成my_net.onnx模型 链接：https://pan.baidu.com/s/1nqk3vU-66iHrRJGLiDHBKQ 提取码：gs5h 复制 阅读全文
posted @ 2021-02-28 18:41
水木清扬
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tar -c: 建立压缩档案-x：解压-t：查看内容-r：向压缩归档文件末尾追加文件-u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。-z：有gzip属性的-j：有bz2属性的-Z：有compr 阅读全文
posted @ 2021-02-28 16:12
水木清扬
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https://blog.csdn.net/qq_40967961/article/details/109907252 阅读全文
posted @ 2021-02-28 11:13
水木清扬
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激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。 激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射 阅读全文
posted @ 2021-02-28 08:35
水木清扬
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编译：ronghuaiyang pytorch复现语义分割U²-Net，附预训练模型https://github.com/NathanUA/U-2-Net 导读 感觉可以当成边缘检测来用。 铅笔素描肖像生成已出现作为Alberta大学的U²-Net的一个有趣和流行的新应用。自用于显著目标检测的新的深 阅读全文
posted @ 2021-02-28 08:07
水木清扬
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/71538356 和昨天的那篇U²Net同作者，但是更早一点。 大多数深度学习方法→在显著性预测时侧重于区域预测→但现在他们创建了一个新的损失函数→也考虑了目标的边界。 显著性预测→我们人类擅长于此→关注给定的图像或视频中的“重要”目标。(但 阅读全文
posted @ 2021-02-28 08:06
水木清扬
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