摘要: class Mish(nn.Module): @staticmethod def forward(x): return x * F.softplus(x).tanh() class MemoryEfficientMish(nn.Module): class F(torch.autograd.Func 阅读全文
posted @ 2020-11-19 09:09 zonechen 阅读(721) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. model = models.resnet18(pretrained=False,num_classes=CIFAR10_num_classes) def my_forward(model, x): mo = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1] 阅读全文
posted @ 2020-08-14 09:11 zonechen 阅读(711) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: :0,$ s/ /\t/g 阅读全文
posted @ 2020-08-13 10:05 zonechen 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from PIL import ImageFileImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 阅读全文
posted @ 2020-08-10 19:17 zonechen 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 仅使用nn.DataParallel,gpu0和gpu1、gpu0和gpu2、gpu0和gpu3等包含gpu0的组合都是可以的,其余组合不行,报错RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (d 阅读全文
posted @ 2020-07-29 11:05 zonechen 阅读(6249) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: The Code of Pruning Filters For Efficient ConvNets 1. 代码参考 https://github.com/tyui592/Pruning_filters_for_efficient_convnets 其中主要是用VGG来进行在CIFAR100上的剪枝 阅读全文
posted @ 2020-07-24 17:40 zonechen 阅读(1316) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pruning Filters For Efficient ConvNets 1. Introduction CNN在不同应用中取得的成功伴随着参数存储成本和计算量的增加,最近朝着减少这些花销的努力涉及到剪枝和压缩不同层的权重,并且是在不损伤精度的条件下。然而,基于幅值的权重剪枝主要是减少了全连接层 阅读全文
posted @ 2020-07-23 10:34 zonechen 阅读(631) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2020CVPR文章已陆续发出,现在开始要跟进 成果(干掉张伟)。 今天主要看的这篇GhostNet,但是我们并不是主要说的是GhostNet中的Ghost Module,后期在专门整理一篇,关于ShuffleNet V1/V2以及MobileNet V1/V2等轻量级网络的资料整理,我们今天主要分 阅读全文
posted @ 2020-02-27 12:54 zonechen 阅读(2680) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 接上文,经过了openpose的原理简单的解析,这一节我们主要进行code的解析。 CODE解析我们主要参考的代码是https://github.com/tensorboy/pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation,代码写的很好,我们主要看的是dem 阅读全文
posted @ 2019-11-29 20:29 zonechen 阅读(2225) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 姿态估计中位置十分显眼的巨作:Openpose 1. Abstract 重点查看论文,需要看下它的abstract,本文提出了一个2D的单张图片的多人姿态估计,(现在都出3D的姿态估计了),后面主要采用了PAF的方法以及组合数学中的K分图匹配方法,很优雅的解决了CPM中的多人肢干连接的问题。本文提出 阅读全文
posted @ 2019-11-22 23:44 zonechen 阅读(13175) 评论(0) 推荐(0) 编辑