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class LinearLayer(torch.nn.Module): def __init__(self,in_feature,hid_feature,out_feature):

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关于面部的标签是在VoxCeleb上的"URLs and timestamps"一栏下得到的,解压后的目录结构是"txt/[vgg face id]/[Youtube id]/[顺序编号].txt",

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我现在在用pysot,但是想训练自己的训练集却不知道怎么做。比如不知道.json文件的格式(好像每个数据集都不一样),也不知道怎么把自己训练集的路径加到代码里或者说不知道怎么修改代码来用自己的训练集训

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这是nuke13的深度学习节点报错说是CUDA_CACHE_MAXSIZE的值设置太小,网上翻了半天教程配置环境都没解决,我用的是3090的显卡,本来在其他电脑上用1060的显卡使用深度学习节点都

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在model.fit这一步出现报错 我的代码为model.fit(X_train,Y_train,batch_size=600,epochs=1,verbose=1,validation_data=

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Privacy-preserving model training architecture for intelligent edge computing 这篇论文里第二阶段是怎么确定分层有哪位大佬

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最近在看一篇前几年的录论文里面提到了poselet,论文大会看懂了,但是poselet是什么依旧不是很清楚,有么有大神给解释一下呀~

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训练的时候在第一个epoch时loss变nan,问题追溯回去发现经过backbone得到的feature存在inf,检查了backbone的输入并不存在nan或者inf数据,所以想着问题发生在back

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请问torch.autograd.functional中调用海森矩阵进行计算,结果全是0,雅克比矩阵计算就没问题,就是多求了一次梯度,这是为什么呢,我应该从哪个角度查找问题? from torch.

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最近开始学习图像去雾 看到一篇文章中说"NYU contains 1449 hazy images paired with their ground truth images" 但是自己下载数据集后并

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DIOU和CIOU这篇论文中它做了一个模拟实验,用来对比ERROR,这个模拟实验是怎么做的啊,它是直接对anchor框进行回归的吗?

回答 qyu21490
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我在做图像二分类,在很多数据集上测试时候,数据集里正负样本数量相同。准确率大多在92%-95%之间,但AUC全部都有99%以上,这种现象正常吗?

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错误使用  -  矩阵维度必须一致。 出错 test1 (line 17)  im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage ; >>

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matlab小白一个,用ps标注了图片准备训练深度网络, 但是总报错 像素标签图像具有RGB三重像素标签ID,而不是标量像素标签ID。 请问我该怎么拌,我不想浪费我标注好的图片啊,会的大佬给指点

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测试图片没有问题,测试视频不是正常输出,输出视频的分辨率正好反了,这个咋解决啊

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有没有熟悉SPIN Learning to Reconstruct 3D Human Pose and Shape via Model-fitting in the Loop这篇论文代码的大神,有些问

回答 zzy7809
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为何没有人去做服装图像类的文本生成?将给定的服装图像输出成一句话的形式来描述服装

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若要达到和原论文相近的bleu分数要在WMT14en-de数据集上大概要训练多少个epoch?(想要租服务器跑,预算一下)

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https://deephub.blog.csdn.net/article/details/109412617?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-

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机器人轨迹规划领域有没有强化学习跟一些传统方法结合的方法?请大佬详细说一下。

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不懂就问,今年想参加一下RecSys 2021 Challenge,由于需要用到Twitter的数据,所以在注册时需要获得Twitter Developer Account推特开发者账号。但是查阅了网

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类似于图像的语义分割(具体的应用)最终采纳后有偿~

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coco的2014数据集还有2017的数据集,里面的图片和标注内容有重复的吗

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目标:基于墙体材料三维孔隙模型,建立多孔介质三维骨架—气—液三相导热的格子 Boltzmann模型,对非饱和墙体材料的导热特性开展研究,获得非饱和情况下的墙体材料的介观有效导热系数。 想问有没有人能

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在使用KNN对sklearn中的手写数字数据集进行分类时,进行归一化后准确率反而下降了

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试过common voice了效果很差有没有高质量的数据集?求

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第一步就看不懂了,不知道这个公式对不对,有理解的么,怎么转换过去的,求大佬解答

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我用lenet网络识别语谱图,loss降到1左右之后accuracy每50次迭代在0和1之间来回变化是什么原因?如何才能让他稳定

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mmdetection中默认是使用NMS得到最后的bbox,对soft NMS也有支持。我希望试一试WBF方法,代替nms或接在nms后。我看了wbf源码,但是对于在mmdetection内添加wbf

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各位大佬,我遇到了这样一个问题。 我训练了一个图像分类的模型,训练集2062张图片,验证集517张图片。 训练过程中,验证集准确率最高达到了0.733。 但是我用得到的模型对验证集中的图片一张张