inference 第12页

HRNet-Semantic-Segmentation图像，视频推理

这么好的项目居然没有inference代码，于是自己整理了一个简单的demo。

三寸光阴___·2022-11-23 14:37

ST-GCN可视化（python mmskl.py pose_demo）

运行该命令获取的视频结果与运行HRNet中的demo/inference.py效果相同。

who are you605·2022-11-23 14:06

HRNet运行python demo/inference.py报错

一、虚拟环境中运行命令pythondemo/inference.py--cfgdemo/inference-config.yaml--videoFiledemo/50.mp4-

who are you605·2022-11-23 14:03

解决tfa.seq2seq.BasicDecoder()，load_weights()之后进行初始化，embedding变量为空报错

问题：在参考别人的代码，进行seq2seq模型的inference过程中，发现使用tfa.seq2seq.BasicDecoder()通过load_weights()的方法加载训练好的权重参数后，进行inference

xaaaab·2022-11-23 07:01

[文献阅读] Sparsity in Deep Learning: Pruning and growth for efficient inference and training in NN

文章目录1.前言2.OverviewofSparsityinDeepLearning2.1Generalization2.2performanceandmodelstorage2.3whatcanbesparsified?2.4whentosparsify2.5InputFeatureSelection2.6Ensembles3.PruningCriteria-HowtoSelectElement

Muasci·2022-11-22 20:37

【Paper Reading】Improving Availability of Vertical Federated Learning Relaxing Inference on Non-overl

ImprovingAvailabilityofVerticalFederatedLearningRelaxingInferenceonNon-overlappingData原文来源：[TIST2022]ImprovingAvailabilityofVerticalFederatedLearningRelaxingInferenceonNon-overlappingData文章目录Improving

lunan0320·2022-11-22 20:03

PaddleDetection C++版本编译部署指南

PaddleDetectionVS2019（勾选所有C++相关，CMAKE）OpenCV3.6CUDA10.0CUDNN7+PaddleC++预测库https://bj.bcebos.com/paddlehub/paddle_inference_lib

橘子吃汽水·2022-11-22 09:23

LeViT: a Vision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Faster Inference

文章目录前言1.模型1.1设计原则1.2模型组件patchembeddingnoclassiticationtokennormalizationlayersandactivationsMulti-resolutionpyramidDownsamplingAttentionbiasinsteadofapositionalembeddingSmallerkeysAttentionactivationR

big_hm·2022-11-22 08:23

深度学习模型PyTorch训练并转ONNX与TensorRT部署

本文以LeNet为例，介绍将一个深度学习模型从基于PyTorch训练到TensorRT部署的全过程，详细代码见：https://github.com/linghu8812/tensorrt_inference

令狐傻笑·2022-11-22 05:13

深度学习模型C++部署TensorRT

一简介：TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。

柯西的笔·2022-11-22 05:11

Pytorch分布式训练/多卡训练(二) —— Data Parallel并行(DDP)(2.2)(代码示例)(BN同步&主卡保存&梯度累加&多卡测试inference&随机种子seed)

DDP的使用非常简单，因为它不需要修改你网络的配置。其精髓只有一句话model=DistributedDataPrallel(model,device_ids=[local_rank],output_device=local_rank)原本的model就是你的PyTorch模型，新得到的model，就是你的DDP模型。最重要的是，后续的模型关于前向传播、后向传播的用法，和原来完全一致！DDP把分布

hxxjxw·2022-11-22 03:57

YOLOV5的FPS计算问题

换为训练自己数据集得到的权重batchsize这里要设置为1二、运行val.py文件后可得pre-process：图像预处理时间，包括图像保持长宽比缩放和padding填充，通道变换（HWC->CHW）和升维处理等；inference

有温度的AI·2022-11-21 22:36

mmdetection报错：ImportError: /home/user/repos/mmdetection/mmdet/ops/dcn/deform_conv_cuda.cpython-37m-x

环境配置：torch1.11.0+cuda11.3（最新）使用mmdetection进行推断：frommmdet.apisimportinit_detector,inference_detector报错如下

cyz0612·2022-11-21 20:44

论文解读: Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classiﬁcation and Natural Language Inference

前言：在自然语言研究领域，某些自然语言处理任务可以利用“预训练模型+任务描述”方式的无监督学习来解决。然而，已有的“预训练模型+任务描述”的无监督学习方法不如有监督学习方法效果好。此篇论文将二者的想法相结合，提出了一种基于模板（Pattern）的半监督小样本学习方法。论文的贡献主要有两个：1）提出基于模板的半监督训练方法（PET）；2）提出通过模型融合与迭代（iPET）训练多个模型，然后用训练好的

遥望山海·2022-11-21 09:48

[笔记]ros_deep_learning based on jetson-inference on Jetson AGX Xavier

https://github.com/dusty-nv/jetson-inferencehttps://github.com/dusty-nv/ros_deep_learning第〇步，首先安装jetson-inference

YaoJiawei329·2022-11-20 23:29

【深度学习MVS系列论文】MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo

doubleZ0108·2022-11-20 20:16

NVIDIA Jetson Xavier NX 跑通 Paddle-Inference-Demo（C++ YOLOv3图像检测样例）

项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Inference-Demo一、获取paddle_inference预测库下载paddle_inference预测库并解压存储到

C_GH·2022-11-20 18:36

【文献阅读】Label Inference Attacks Against Vertical Federated Learning

【文献阅读】LabelInferenceAttacksAgainstVerticalFederatedLearning这篇文章提出了三种针对纵向联邦学习的标签推理攻击：被动标签推理攻击（补全本地模型使之具有推理能力）主动标签推理攻击（主动地增加本地模型在全局的权重）直接标签推理攻击（直接通过梯度符号判断标签）并利用常见的VFL防御方法对本文提出的攻击手段进行了测试，结果表明本文提出的攻击手段具有良

牛了个牛·2022-11-20 18:43

inference.py篇

inference.py篇目录：前言思考自己需要载入的超参书写代码函数手册前言在该模块中加载训练好的模型，对测试集的image进行推理。

樱木之·2022-11-20 17:05

TensorRT & ONNX

TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。

是小hu·2022-11-20 08:00

mmdetection官网教程

使用：使用现有模型进行推理：frommmdet.apisimportinit_detector,inference_detectorimportmmcv#指定模型的配置文件和checkpoint文件路径

PerHism·2022-11-20 00:45

Classification and inference with machine learning

machinelearning作业代写、代做Markdown留学生作业、代写python,C/C++编程语言作业Project3ClassificationandinferencewithmachinelearningThisnotebookisarrangedincells.Textsareusuallywritteninthemarkdowncells,andhereyoucanusehtml

weixin_33795093·2022-11-19 22:33

【深度学习MVS系列论文】R-MVSNet: Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInferenceCVPR2019核心思路之前的缺陷：scalability,hardforhigh-resolutionscenescontribution:scalableMVSframework内存消耗减少，也可以应用大场景insteadofregularizingtheentire3

doubleZ0108·2022-11-19 19:41

问题解决之 AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

Traceback(mostrecentcalllast):File"work/person_search-master/tools/demo.py",line82,inquery_feat=net.inference

star_function·2022-11-19 13:32

Win10 RTX30系列卡安装VS2019+Python3.7+Pytorch1.8.0+Detectron2.0.4.0+CUDA111+CUDNN8.0.5过程

前记tf1.10或者pytorch1.5.0+cuda9+3070测试翻车，初始化时间长，inference结果异常；更新cuda11+tf2.3或者pytorch1.8.0+3070测试OK，经查询是

WindOfMayGIS·2022-11-19 11:34

CVPR2020_Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo

一、核心思想1.以前算法的问题内存消耗过高，或者增加了时间损耗。MVSNet内存消耗是分辨率的三次方，PointMVSNet运行时间增长为迭代次数的线性倍，这篇文章对比的对象主要是PointMVSNet。2.主要改进方向加快运行速度3.与PointMVSNet的不同1.后者是在3D点云上执行卷积，而前者是在图像坐标上定义的规则网络上构建成本量，运行更快。2.随着分辨率的提高，代价体变得越来越紧凑。

qq_43579156·2022-11-19 09:12

【深度学习MVS系列论文】CVP-MVSNet: Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo

CostVolumePyramidBasedDepthInferenceforMulti-ViewStereoCVPR2020oralAbstractbuildcostvolumepyramidinacoarse-to-finemanner而不是固定分辨率的代价体，使得网络更轻量化，可以迭代生成高质量的深度图首先通过对最粗糙图像的前平行平面均匀采样构建最初的costvolume，然后进行pixel

doubleZ0108·2022-11-19 09:06

【阅读笔记】Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo

野指针_01·2022-11-19 09:05

ImportError: DLL load failed while importing ie_api

如果你使用的是Python3.8或更高版本，并且是在Windows系统下通过pip安装的openvino，那么该错误的解决方案如下：进入目录your\env\site-packages\openvino\inference_engine

大大大__·2022-11-19 09:13

【CANN训练营第三季】【昇腾AI入门课】4基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类

样例链接:https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/

JessicaFang1·2022-11-19 06:11

安装mmdetection进行测试不出图片和报错记录

mmdetection1.代码出现usewarning2.运行结果不出图片测试代码：frommmdet.apisimportinit_detector,inference_detectorimportmatplotlib.pyplotaspltconfig_file

只想努力赚钱的小小小M·2022-11-19 03:21

使用 C++ 部署深度学习模型快速上手方案

主要分为以下小节：导出已经训练好的模型编写Inference代码编译MegEngineLite编译Inference代码执行Inference文件，验证结果参见：MegEngineLite还可以通过Python

SYBH.·2022-11-16 13:55

PaddleOCR实现车牌识别系统

效果展示如何实现1.OpenCV环境：个人采用的是OpeCV-440-release版本，网上有很多相关教程2.PaddleOCR:这里需要3个文件models:识别模型下载paddle_inference_install_dir

M.JH·2022-11-16 07:52

TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署+client

前言先介绍TensorRT、Triton的关系和区别：TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。

我就算饿死也不做程序员·2022-11-12 04:53

【机器学习】（七）马尔可夫链、马尔可夫随机场、条件随机场

在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为推断（inference），其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布。假定所关心的变量集合为Y，可观测变量集合为O，其他变量的集合为R。

超级超级小天才·2022-11-09 13:06

A variance components model for statistical inference on functional connectivity networks

Avariancecomponentsmodelforstatisticalinferenceonfunctionalconnectivitynetworks用于FC网络统计推断的方差成分模型2017年MarkFiecas提出了一个方差成分模型，以便对FC网络进行统计推断。fmri时间序列数据存在着固定的时间自相关和不同被试的异质性。这个模型以非参数和特定主体的方式估计自相关结构，并使用最小二乘法

clancy_wu·2022-11-07 10:03

Causal Inference: What If | 第一章因果效应的定义

CausalInference:WhatIf|第一章因果效应的定义文章目录CausalInference:WhatIf|第一章因果效应的定义1.1个体因果效应1.2因果效应的均值1.3因果效应的度量1.4随机变异性1.5因果性与相关性第一章主要是希望能够用数学符号和表达式表示因果关系的各种直觉；对这些数学符号的理解是非常必要的！以下是自己的整理和加了一丢丢自己的理解，可能理解有误！(假如有朋友看的

已患月岛萤综合症·2022-10-30 07:19

Introduction to Causal Inference：Chapter 1因果推断概论

本文是学习bradyneal于2020年开设的因果推断课程IntroductiontoCausalInference的记录概述本chapter主要分四个部分：辛普森悖论为什么相关性不是因果关系什么展示了因果关系在观测性研究中如何发现因果关系1因果推断的动机：辛普森悖论1.1辛普森悖论案例辛普森悖论（Simpson‘sparadox）是广泛存在于统计学事件的一个现象，指的是分组下的统计表现与总体统计

SheltonXiao·2022-10-30 07:12

读书随笔：The Book of Why——CHAPTER 2：From Buccaneers to Guinea Pigs: The Genesis of Causal Inference

中心极限定理：对于高尔顿钉板，尽管任何单个球的路径都是不可预测的，但1000个球的路径是非常可预测的回归均值并不一定是一个因果过程，而可能仅是偶然规律成功=天赋+运气伟大的成功=多一点天赋+多一点运气回归能够帮助我们通过一个变量的值预测另一个变量的值，效果主要依赖于相关系数回归并不涉及到“原因”，原因并不会对预测的目的造成影响奇怪的相关性：一个国家的人均巧克力消费量和它的诺贝尔奖获得者数量之间有很

xiongxyowo·2022-10-30 07:11

Re18：读论文 GCI Everything Has a Cause: Leveraging Causal Inference in Legal Text Analysis

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录论文名称：EverythingHasaCause:LeveragingCausalInferenceinLegalTextAnalysis论文ArXiv下载地址：https://arxiv.org/abs/2104.09420论文NAACL官方下载地址：https://aclanthology.org/2021.naacl-main.155/（该网站有官方讲解视频

诸神缄默不语·2022-10-30 07:01

推荐系统的因果推断：Causal Inference for Recommender Systems（RecSys，2020）

lcg_magic·2022-10-30 07:01

人工智能的未来———因果推理：Causal Inference: What If chapter1 A DEFINITION OF CAUSAL EFFECT 文章解读

目录Chapter1ADEFINITIONOFCAUSALEFFECT1.1Individualcausaleffects1、aformaldefinitionofacausaleffectforanindividual:2、potentialoutcomesandcounterfactualoutcomes（潜在结果和反事实结果）3、个人因果效应的问题1.2Averagecausaleffect

编程贝多芬·2022-10-30 07:26

Chapter1-6_Speech_Recognition(RNN-T Training)

文章目录1一个alignment概率的计算2所有alignments概率的计算3Training4Inference5小结本文为李弘毅老师【SpeechRecognition-RNN-TTraining

zjuPeco·2022-10-28 05:36

机器学习笔记之概率图模型(六)推断基本介绍

隐马尔可夫模型中的推断问题引言前面部分分别介绍了贝叶斯网络(BayessianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)的结构表示(Representation)，本节开始将介绍概率图模型的第二部分——推断(Inference

静静的喝酒·2022-10-25 19:51

机器学习笔记(十四)概率图模型

概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为推断（inference），其核心是如何基于可观测变量推断出未知变量的条件分布

fjssharpsword·2022-10-25 19:18

机器学习笔记之概率图模型(七)精确推断之变量消去法

本节将介绍精确推断方法中的变量消去法(VariableElimination,VE)回顾：推断的具体任务推断(Inference)的任务本质上是求解变量或变量集合的概率结果。

静静的喝酒·2022-10-25 19:45

卡尔曼滤波追踪——鼠标轨迹预测

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltframe=cv2.imread('inference_results/001.png')height

羽客S·2022-10-24 09:01

pytorch保存与加载模型来测试或继续训练

目录摘要state_dict恢复训练实例加载部分预训练模型保存&加载模型来inference保存/加载state_dict(推荐)保存:加载:保存/加载整个模型保存:加载:保存&加载一个通用Checkpoint

yanghaoplus·2022-10-22 07:55

pytorch模型的保存和加载

一方面，深度模型的训练一般是一个长期的过程，训练过程中会出现各种问题，比如硬件错误或者断电等；另一方面，训练好的模型后需要对实际数据进行预测（Predict，或称为推理Inference），这时候就需要把模型的权重保存到硬盘中

饕餮&化骨龙·2022-10-22 07:39

论文阅读笔记 | 目标检测算法——FSAF算法

FSAFModule2.1NetworkArchitecture2.2Ground-truthandLoss2.2.1ClassificationOutput2.2.2BoxRegressionOutput2.2.3Inference2.3OnlineFeatureSelection2.4JointInferenceandTraining2

Clichong·2022-10-16 12:33

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