multi-target

multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/classNLLCriterion.cu::15

在计算点云语义分割crossentropy时，遇到了RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu其原因在于Loss函数出入维度不对loss_func=nn.CrossEntropyLoss()loss=loss_func(output,labels)在我的函
程序员毛师傅·2023-09-22 11:16

RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLC

错误：RuntimeError:multi-targetnotsupportedatC:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15在使用交叉熵损失函数的时候，label应该只有batchsize这一个维度的。如果label是【batchszie，1】就会出现上述的错误。应该用squeeze()函数降低纬度
小白小王·2023-06-08 23:15

【pyTorch】报错1D target tensor expected, multi-target not supported

报错代码原因打印了下报错行代码：labels=tensor([[3.]],dtype=torch.float64)原来是tensor的维度错误，程序期望使用1维数据解决方法labels=labels.squeeze(1)#squeeze(i)代表将张量中对应的第i层的维度进行降维代码成功运行
猫哥zzz·2023-04-09 00:02

解决RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported

RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported报错截图如下：出错的相关代码：loss=nn.CrossEntropyLoss()(output.narrow(0,0,data_source.size(0)),label_source)出错原因：第二个参数应该降维更正：（在label_source后方添加函数.sque
cliiiiii·2023-04-09 00:31

RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

输出的标签是：[1.,0.,0.,0.,0.],提取最大值所在的indexlabels_=torch.max(labels,1)[1]###返回最大值的索引
2021乐乐·2023-04-09 00:31

算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法

用pytorch完成字符识别分类任务时，发现loss=lossFunction(out,labels)报错同样的代码在MNIST数据集上就没有报错，原因是数据载入类型不符合规范输入labels维度应该为1维，且精度不能是Double，必须换成long修改后的数据导入代码：dataset=pandas.read_csv('letter-recognition.data',header=None)da
道理我都懂，但我就是不会编·2023-04-09 00:31

解决pytorch CrossEntropyLoss报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

解决方法CrossEntropyLoss(预测值，label)需要的输入维度是：有batch时，预测值维度为2，size为[batch_size,n]时，label的维度是1，size为[batch_size]没有batch时，预测值的维度为2，size为[m,n]，label的维度是1，size为[m]问题解析一个案例即可说明：importtorchimporttorch.nnasnnimpor
呆萌的代Ma·2023-04-09 00:01

成功解决：计算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法

https://blog.csdn.net/weixin_43429591/article/details/107047895
新奥尔良仙·2023-04-09 00:00

RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported解决

loss_class=nn.NLLLoss()loss_class_test=loss_class(class_prd,labels)报错：RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupportedprintclass_prd.shape,labels.shape发现分别为torch.Size([64,3])#三分类问题torc
打码升级·2023-04-09 00:56

PyTorch F.cross_entropy报错: RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

原因cross_entropytarget参数只需要标签即可,不需要传one-hot向量代码试验传入one-hot向量报错importtorchimporttorch.nn.functionalasFa=torch.Tensor([[0,0,1],[1,0,0]]).long()b=torch.Tensor([[0.8,0.1,0.1],[0.9,0.05,0.05]])print(F.cross
he_yang_·2023-04-09 00:25

1D target tensor expected, multi-target not supported

pytorch交叉熵损失计算时报错了：1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupportedif__name__=='__main__':importtorchloss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss(reduce=True,weight=None)input=torch.Tensor([[0,0,0],[1,2,4],[0.1,0
AI视觉网奇·2023-04-09 00:25

RuntimeError:0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported&& 神经网络中label出现的错误

在编辑神经网络的时候出现这样的问题，记录自己的一个问题：这个问题一般出现在损失函数上面,torch.nn提供很多损失函数MSELoss,L1Loss,CrossEnropyLoss,BCELoss,BCEWithLogitsLoss等。这些是比较常用的，其中MSELoss、L1Loss、CrossEntropyLoss、BCELoss一般用于2分类，这些分类一般在下列使用形式的时候：loss=nn
qq_42854129·2023-04-09 00:19

Multi-Target Domain Adaptation with Collaborative Consistency Learning

全文翻译摘要由于在真实世界图像上进行像素级标注的成本很高，最近用于语义分割任务的无监督域适应变得越来越流行。然而，大多数域适应方法仅限于单源单目标对，无法直接扩展到多个目标域。在这项工作中，我们提出了一个协作学习框架来实现无监督的多目标域适应。首先为每个源-目标对训练一个无监督的域适应专家模型，并通过在不同目标域之间建立的桥梁进一步鼓励相互协作。这些专家模型进一步改进，增加了对具有相同结构化上下文
谷子君·2023-02-02 09:06

基于YOLOv3+Kalman-Filter实现Multi-target tracking

https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/88639814本文以kears-yolov3做detector，以Kalman-Filter算法做tracker，进行多人物目标追踪，其应用常见于客流量统计，行人追踪检测，可延伸至FallDetection,LoiteringDetection徘徊检测等项目。应用举例：这个可以看做多目标跟踪任务，图
红叶骑士之初·2023-01-26 11:05

成功解决RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/

计算交叉熵时报错：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15维度不匹配导致input,target的维度与F.cross_entropy()函数要求的维度不匹配解决方法：F.cross_entropy(input,target.squeeze())
梦坠凡尘·2023-01-10 12:20

交叉熵报错 RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

参考链接：交叉熵报错RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported使用nn.CrossEntropyLoss()时报错：RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupportedpytorch中计计算交叉熵损失函数时，输入的正确label不能是one-ho
ExcaliburZZ·2022-12-17 20:28

Multi-target detection method based on YOLOv4convolutional neural network（基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法）

链接：Multi-targetdetectionmethodbasedonYOLOv4convolutionalneuralnetworkMulti-targetdetectionmethodbasedonYOLOv4convolutionalneuralnetwork基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法JinhuiLiu1*1DepartmentofInformation,Beijing
知欧zhou·2022-12-03 08:55

Pytorch学习笔记(5)——交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

当我使用交叉熵做损失函数时，发生了报错：RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported我查了相关资料，里面的说法基本都是：输入labels维度应该为1维，且精度不能是Double，必须换成long；对输入标签进行降维。但是却没法解决我的问题，因为我的标签数据在处理好后，用以下代码处理过：torch.LongTensor(la
野指针小李·2022-11-24 06:47

Multi-Target Pan-Class Intrinsic Relevance DrivenModel for Improving Semantic Segmentationin Auton

题目Multi-TargetPan-ClassIntrinsicRelevanceDrivenModelforImprovingSemanticSegmentationinAutonomousDriving改进自主驾驶中语义分割的多目标泛类内在关联驱动模型摘要利用多目标泛类内在相关性来细化目标主体分割的模型主要贡献：（a）多目标泛类内在相关性先验知识建立(RPK-Est)模块建立了内在相关性的先验
shiyueyueya·2022-11-20 03:12

解决pytorch下出现multi-target not supported at的一种可能原因

在使用交叉熵损失函数的时候，target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的。如果target是这样的【batchszie，1】就会出现上述的错误。改一下试试，用squeeze（）函数降低纬度，如果不知道squeeze怎么用的，可以参考这篇文章。pytorch下的unsqueeze和squeeze用法这只是一种可能的原因。补充：pytorch使用中遇到的问题1
·2021-02-06 11:16

Tracking之MTMCT：Locality Aware Appearance Metric for Multi-Target Multi-Camera Tracking

LocalityAwareAppearanceMetricforMulti-TargetMulti-CameraTracking多目标多摄像头的局部邻域内目标外观的度量时间：2019年目录1资源2名词释义3摘要4Overview5理解概述1资源paper：https://arxiv.org/abs/1911.12037code：https://github.com/hou-yz/open-reid
coplin·2020-08-22 16:22

【论文阅读】CVPR2018: Features for Multi-Target Multi-Camera Tracking and Re-Identification

目录本文的主要贡献多目标多相机追踪（MTMCT）和行人再识别（Re-ID）的关系两者的区别两者的联系模型的流程论文结论这篇文章是由杜克大学ErgysRistani,CarloTomasi完成，在CVPR2018上被收录，原文链接为：https://arxiv.org/abs/1803.10859。在CSDN上已经有大神给出这篇非常好的翻译了，因此我不再赘述原文内容，大家可以移步Featuresfo
Yolo_1996·2020-08-20 15:59

【ReID论文阅读（一）】（2019CVPR）State-aware Re-identification Feature for Multi-target Multi-camera Tracking

导言最近开始研究reid问题，打算从后往前，把cvpr的论文读一读，现在开始第一篇：状态注意的重识别特征（多目标、多摄像头跟踪）这个功能是我现在最需要的！（由于是第一篇读这方面的论文，把前面的也好好看了一下，以后就会抓重点了）摘要多目标多摄像头跟踪是为了从一系列的摄像头中提取轨迹。虽然由于reid模型的发展应用，这种跟踪的表现有了很大提升，但是表观特征通常由于遮挡或者目标的变化而变得不可靠。直接应
weixin_40194996·2020-07-06 02:01

论文笔记-Online Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

题目：OnlineMulti-TargetTrackingUsingRecurrentNeuralNetworks来源：AAAI2017代码（Lua+Torch7）：https://bitbucket.org/amilan/rnntracking不同于以往在目标跟踪领域中使用的卷积神经网络CNN，这篇文章用到的是深度学习中的RNN，用RNN做在线多目标的跟踪。就如作者所说，thisisthefir
sunshine芝火·2020-07-06 02:38

Pytorch踩坑：CrossEntropyLoss不支持one-hot label 报错：RuntimeError: multi-target not supported

报错：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15原因：使用nn.CrossEntropyLoss时，label必须是[0,#classes]区间的一个数字，而不可以是one-hotencoded目标向量当你的label如：[1,0,0]，PyTorch
aliceyixin·2020-07-05 19:46

RuntimeError: multi-target not supported at

1.出错代码行计算交叉熵是出现异常提示：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21loss=criterion(prediction,target)2原因:CrossEntropy
艾岚岚说·2019-12-10 20:00

RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src

1.出错代码行计算交叉熵是出现异常提示：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21loss=criterion(prediction,target)2.原因:CrossEntrop
轮子去哪儿了·2019-09-18 16:56

目标跟踪综述：《Machine Learning Methods for Solving Assignment Problems in Multi-Target Tracking》

文章目录引言问题表达2.1LinearAssignment2.2MultidimensionalAssignment2.3AssignmentCosts2.3.1KinematicCosts优化3.1最大权重独立集问题3.2贪婪随机搜索3.2.1TOMHTFramework3.2.2GRASPfortheHypothesisEnumeration搜索算法可行解的构造本地搜索3.3网络流方法引言多目
CsdnWujinming·2019-04-01 18:39

基于YOLOv3+Kalman-Filter实现Multi-target tracking

本文以kears-yolov3做detector，以Kalman-Filter算法做tracker，进行多人物目标追踪，其应用常见于客流量统计，行人追踪检测，可延伸至FallDetection,LoiteringDetection徘徊检测等项目。自有数据集上,如何用keras最简单训练YOLOv3目标检测应用举例：这个可以看做多目标跟踪任务，图中追踪到三个行人，记录在视频左上方数字3.其他被检测到
山水之间2018·2019-03-18 16:47

Pytorch CrossEntropyLoss调错记录

pytorch/issues/5554二分类问题，target.size[batch_size,]修改，output_class.size()为[batch_size,2]2、RuntimeError:multi-target
热爱学习的栾宝宝·2019-03-18 10:20

多目标追踪笔记一：基于RNN的在线多目标跟踪——OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

最近看到这篇文章，觉得RNN+LSTM是一个很新颖的思路，结合论文和网上的资料看了下，具体总结如下，希望给后来人一点指引。如果写的有问题欢迎指出，一起进步哈。附上论文地址：https://arxiv.org/pdf/1604.03635.pdf参考文章：https://blog.csdn.net/denghecsdn/article/details/78020141https://blog.csd
ronales·2018-11-20 21:12

(转)Prism教程

Prism评估三．Prism文档导读四．从HelloWorld开始五．Prism中的术语和概念六．Prism中的模式七．Module八．View九．Event十．Command十一．Service十二．Multi-Target
Andrewniu·2018-08-31 11:10

Multi-Target Multi-Camera Tracking （MTMC Tracking）评价指标

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35391826跨摄像头多目标跟踪（Multi-TargetMulti-CameraTracking,MTMCTracking）是监控视频领域一个非常重要的研究课题，本文以下内容直接简称为MTMC。单摄像头的单目标跟踪和多目标跟踪目前来说还有一些不错的解决方法，但是MTMC这个领域总得来说还没形成一些解决套路，有非常大的研究空间。而M
Leo_whj·2018-07-23 12:46

【error】RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriteri

错误：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu错误反馈：File"/users4/zsun/pytorch/paper_image_caption/sz-spatial5-chunk/model_msoft_gh.py",line214,inforwar
codebrid·2018-07-12 16:17

【error】RuntimeError: multi-target not supported at

错误：使用Cross_entropy损失函数时出现RuntimeError:multi-targetnotsupportedat原因：其参数说明：inputhastobea2DTensorofsizebatchxn.Thiscriterionexpectsaclassindex(0tonClasses-1)asthetargetforeachvalueofa1Dtensorofsizen其标签必须
codebrid·2018-04-07 19:08

基于RNN的在线多目标跟踪——OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1604.03635.pdf由于在CSDN上编辑公式太麻烦，所以，我把翻译内容整理到文档上，然后发截图1、背景简介无限制环境下的多目标跟踪仍然是一个具有挑战性的任务。即使经过几十年的研究，但跟踪的准确性远远达不到人类的标准。随着近些年来，深度学习的兴起，与多目标跟踪的有关的工作依然很少。这篇文章，我们在实际场景中对多个目标进行在线跟踪迈出了重要
denghe1122·2017-09-18 15:58

基于RNN的在线多目标跟踪——OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1604.03635.pdf由于在CSDN上编辑公式太麻烦，所以，我把翻译内容整理到文档上，然后发截图1、背景简介无限制环境下的多目标跟踪仍然是一个具有挑战性的任务。即使经过几十年的研究，但跟踪的准确性远远达不到人类的标准。随着近些年来，深度学习的兴起，与多目标跟踪的有关的工作依然很少。这篇文章，我们在实际场景中对多个目标进行在线跟踪迈出了重要
denghe1122·2017-09-18 15:58

使用 fastlane 实现对 iOS Multi-Target 的一键打包部署

1.前言iOSApp的发布流程繁琐，网络问题频出，每次发布都可以说是开发者的噩耗，如果碰到像我一样每次都要分别发布到多个苹果开发者账号下的iTunesConnect的情况，可以说简直就是被谋杀了一遍。幸好，最近发现了fastlane这个神器，可以将所有关于iOSApp发布的流程配置成工作流，实现一键发布！从此发布不再是噩梦。PS：如果你的App只有一个target，也只需要发布到一个开发者账号下，
ChamchamBen·2017-02-14 17:21

Xcode —— 使用Multi-Target管控相似 App

前言在公司发展过程中，除了开发维护自有品牌外，针对有实力有潜质的客户，公司还会接受OEM「贴牌开发」的合作方式。在硬件产品方面，OEM方式主要体现于「外观重新开模改丝印」，「PCB重新layout」和「功能定制开发」；在App方面，主要体现于「AppLogo修改」，「欢迎页面修改」，「关于我们页面修改」，「App背景颜色修改」和「功能定制开发」。目前公司的客户中，大概有5个客户是以OEM的方式进行
ChamchamBen·2016-03-24 18:18

Lowe课题组 Fully Automatic Multi-target Tracking System

转自http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8741614这个多目标跟踪系统是由SIFT提出者DavidG.Lowe课题组完成的，所对应的论文：ABoostedParticleFilter: MultitargetDetectionandTracking获得BestPaperprizeinCognitiveVision，代码可以从项目主页上面下载
kaka20080622·2014-07-22 16:00

Multi-target tracking with Single Moving Camera

引自：http://www.eecs.umich.edu/vision/mttproject.htmlWongunChoi,CarolinePantofaru,SilvioSavarese,"AGeneralFrameworkforTrackingMultiplePeoplefromaMovingCamera",PAMI(underrevision,acceptedwithminorrevisio
STELLAR0·2013-04-01 10:00

Lowe课题组 Fully Automatic Multi-target Tracking System

这个多目标跟踪系统是由SIFT提出者DavidG.Lowe课题组完成的，所对应的论文：ABoostedParticleFilter: MultitargetDetectionandTracking获得BestPaperprizeinCognitiveVision，代码可以从项目主页上面下载.
STELLAR0·2013-03-31 00:00

CAPCOM 展示了日本廠商的技術力！

它名字裏的 MT 包含了 Multi-Thread、Meta Tools和Multi-Target的意思。
siuying·2007-03-08 15:00

CAPCOM 展示了日本廠商的技術力！

它名字裏的MT包含了Multi-Thread、MetaTools和Multi-Target的意思。
siuying·2007-03-08 15:00

CAPCOM 展示了日本廠商的技術力！

它名字裏的MT包含了Multi-Thread、MetaTools和Multi-Target的意思。
siuying·2007-03-08 15:00
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