运行softnms的时候非常慢，结果发现GPU根本没用上，一查才发现要编译什么的，求助！
基于pytorch实现的softnms怎么用gpu加速
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- 2023-03-22 13:23回答 1 已采纳 您可以按照以下步骤使用原形网络训练您自己的样本： 将您的数据集转换为pytorch可以使用的数据格式，例如使用torchvision中的ImageFolder或Dataset类。请确保每个类别的样本数
- 2022-11-11 16:14回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：pytorch无法调用gpu的一些解决方法
- 2021-05-13 18:05回答 3 已采纳 你要安装cuda和cudnn，参考一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/106133822
- 2022-11-24 23:42AI、明察秋毫的博客 nms和softnms的原理及相关简单代码总结softnms相对于nms的改进，其实就是一种对原来部分加权进行一种软处理的一种方法，这种方法的思想其实在很多论文里的创新点都有看到过类似的身影。
- 2022-10-28 11:16回答 1 已采纳 显存占用多少？不要看显卡使用率，这个是平均使用率，如果模型小数据少，使用率低很正常
- 2022-10-25 10:18回答 2 已采纳 尝试把batch size调小，或者学习率调小点试试。
- 2022-10-06 22:07回答 2 已采纳 transforms.Grayscale(num_output_channels=2)
- 2023-04-22 10:07阿爽的梦想的博客 NMS处理候选框（普通的NMS、numpy 、torch官方 和 GPU）
- 2022-07-28 17:58回答 2 已采纳 这个跟keras还是pytorch没有任何关系，这就是个one hot，无非就是把类别标签都转为one hot，和框架没有任何关系，比如你有[0,1,2,3]四个类，那么0会由[1,0,0,0]表示，
- 2023-03-30 10:15回答 2 已采纳 已解决
- 2021-10-22 11:27回答 1 已采纳 应该解决了 import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.utils.data as Data import numpy as n
- 2023-12-12 16:53超能力猪的博客 RegionCLIP 可实现图像区域与文本概念之间的精细对齐，从而支持基于区域的推理任务，包括零镜头对象检测和开放词汇对象检测。: 我们利用 CLIP 模型将图像区域与模板标题相匹配，然后对模型进行预训练，以对齐这些...
- 2022-05-10 20:08回答 2 已采纳 基于Pytorch，就可以用深度学习模型了，如果有训练数据，可以参考显著目标检测算法（仅区分前背景的分割方法, 如U2Net, https://github.com/xuebinqin/U-2-Net
- 2021-07-01 17:32AI视觉网奇的博客 调用： # Non-maximum suppression if method == 'standard': nms_indices = nms(pred[:, :4], pred[:, 4], nms_thres) ... nms_indices = soft_nms_pytorch(pred[:, :4], pred[:, 4], sigma=0.5, thres..
- 小酒馆燃着灯的博客 使用anaconda新建一个虚拟环境，安装好pytorch。后续缺什么包就安装什么包即可。使用pycharm新建一个项目，配置好环境。使用的数据集为蚂蚁和蜜蜂的图片，分为训练集和测试集。【注】数据集下载地址。
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