训练集和测试集每张图片尺寸都是4803760，在训练时，将训练集的每张图片裁成5张图片，即一张新的图片尺寸为480752，作为新的训练集。用训练得到的权重，对测试集做推理，想请问一下怎么解决这个尺寸不一样的问题？
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- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2022-07-17 00:38回答 1 已采纳 ocr的模型通常已经在足够数据量的数据集上训练过，各类模型大致关系为： 普通训练模型：大多数情况指没有经过太多训练的模型，适合在你自己有大量数据的情况下进行训练预训练模型：由官方已经训练过的模型，但可
- 2022-10-26 16:52回答 1 已采纳 b=0||1是个什么操作，你先理解了语法再来写代码，不要胡搞乱搞，不要全凭想象0||1是0或者1，它的返回值恒等于1，你这里相当于写b=1题目给你什么条件你就用什么条件，不要脑补不存在的条件来写乱七八
- 2022-09-02 18:32kao_lengmian的博客 yolov5在模型转换后，推理输出结果与原pt模型偏差较大，是因为参数变化导致的，需要手动指定
- 2022-10-05 17:48回答 1 已采纳 权重文件有问题参考下边链接帖子里的办法AttributeError: 'Detect' object has no attribute 'grid_cell_size' · Issue #530 ·
- 2022-11-22 00:41回答 2 已采纳 推理的时候跟epoch无关，epoch是训练阶段的。计算推理时间是在训练结束之后的事情，目前看情况，主流的有1个或者32个batch size的推理时间，不包含图像预处理（包括转到cuda）和后处理，
- 2021-07-19 10:12回答 1 已采纳 找些综述看看
- 2022-12-08 16:09元气少女缘结神的博客 #我的需求：x86上Nvidia显卡训练好的模型用在AI推理卡上，host端运行C++主程序device端的AI推理卡提供NN算力，进行推理##
- 2023-01-28 21:40回答 2 已采纳 跑的时候看下开下任务管理器，这里切换成cuda，然后运行看下这里的cuda和下面的现存有无上升，有上升说明有调用显卡。另外，你的模型有无预热？一般来说，显卡推理的前一两张速度会很慢，后面速度就飞起了。
- 2022-10-21 17:03回答 2 已采纳 这个里面有：https://wenku.baidu.com/view/d8a95c287fd184254b35eefdc8d376eeaeaa17b5.html
- 2022-01-15 21:21回答 2 已采纳 解决了，既然锁定问题出在显卡上，在坚信不是硬件问题的前提下，只能一遍一遍换驱动版本。 刚开始用的最早的驱动版本是11.3，pytorch支持的另一个cuda版本10.2 nvidia官网不支持wind
- 2023-03-20 11:54HyperAI超神经的博客 By 超神经内容一览：本文整理自 OpenBayes贝式计算工程副总裁姜汉在 2023 Meet TVM 上海站的分享，主题为「使用 TVM 做边缘设备的模型编译和推理实践」，HyperAI超神经做了不改变原意的删减整理。关键词：2023 Meet ...
- 2021-04-09 19:54回答 1 已采纳 yolov5自带的多进程是加载数据集用的，你想要加速得多显卡。 parser.add_argument('--workers', type=int, default=6, help='maximu
- 2019-04-23 19:36我在呀的博客 CNN的训练图像与测试图像不一致的多尺度问题
- 2022-03-24 15:05何小义的AI进阶路的博客 总体参考如下（还有其他CSDN和知乎贴子）： 1. 环境安装 除了安装基础的python，pytorch等，重点是mmcv和mmcls！ 由于要用到开发场景，不要用pip安装封装好的包，用官方建议（官方install那一步也有讲）： pip ...
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