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Transformers 4.37 中文文档（五）

作为熟悉数据的最后一步，探索可能存在的问题。目标检测数据集的一个常见问题是边界框“拉伸”到图像边缘之外。这种“失控”的边界框可能会在训练过程中引发错误，应在此阶段加以解决。...在这个数据集中有一些示例存在这个问题。为了简化本指南中的操作，我们将这些图像从数据中删除。...在最后一步中，创建一个自定义的collate_fn来将图像批量处理在一起。...接下来，我们训练学生模型以最小化其输出与教师输出之间的差异，从而使其模仿行为。这最初是由 Hinton 等人在神经网络中提取知识 中首次引入的。在这个指南中，我们将进行特定任务的知识蒸馏。...一旦训练完成，使用 push_to_hub()方法将您的模型共享到 Hub，以便每个人都可以使用您的模型： trainer.push_to_hub() 推理 从test_ds中取一个样本图像来测试模型。

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Transformers 4.37 中文文档（四）

本指南说明了如何： 在Food-101数据集上对 ViT 进行微调，以对图像中的食物项目进行分类。 使用您微调的模型进行推断。...让我们看一下语义分割模型的输出。它将为图像中遇到的每个对象实例分配相同的类，例如，所有猫都将被标记为“cat”而不是“cat-1”、“cat-2”。...对于验证和评估拆分，您不希望从同一组/场景中获取视频片段，以防止数据泄漏。本教程中使用的子集考虑了这些信息。 接下来，您将推导数据集中存在的标签集。...最重要的是TrainingArguments，这是一个包含所有属性以配置训练的类。它需要一个输出文件夹名称，用于保存模型的检查点。它还有助于将模型存储库中的所有信息同步到 Hub 中。...这只是为了确保图像处理器配置文件（存储为 JSON）也将上传到 Hub 上的存储库中。

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    使用PyTorch实现目标检测新范式DETR（基于transformer）| 留言送书

    在PyTorch的50行中进行推断。 ? DETR 这是什么 与传统的计算机视觉技术不同，DETR将目标检测作为一个直接的集合预测问题来处理。...给定固定的学习对象查询集，则DETR会考虑对象与全局图像上下文之间的关系，以直接并行并行输出最终的预测集。由于这种并行性，DETR非常快速和高效。...hub找到，以用预训练的权重加载DETR R50，只需执行以下操作： model = torch.hub.load('facebookresearch/detr', 'detr_resnet50',...2017训练和验证图像，我们希望目录结构如下： path/to/coco/ annotations/ # 标注json文件 train2017/ # 训练集图片 val2017/...我们使用AdamW训练DETR，将transformer中的学习率设置为backbone中的1e-4和1e-5。使用水平翻转，缩放图片来进行图片增强。

    4.2K30

    Transformers 4.37 中文文档（六）

    为了识别数据集中的任何不支持的字符，您可以取这两组之间的差集。结果集将包含数据集中存在但不在分词器中的字符。...这将确保模型更好地捕捉荷兰语中存在的独特语音特征。 处理数据集 最后，让我们将数据处理成模型期望的格式。.../speecht5_finetuned_voxpopuli_nl") 将最终模型推送到 Hub： >>> trainer.push_to_hub() 推断 使用管道进行推断 很好，现在您已经对模型进行了微调...=True) 您还可以在单个目录中存储多个生成配置，利用 GenerationConfig.save_pretrained()中的config_file_name参数。...图像分类 IDEFICS 能够将图像分类为不同的类别，而无需明确在包含来自这些特定类别的标记示例的数据上进行训练。给定一组类别并利用其图像和文本理解能力，模型可以推断图像可能属于哪个类别。

    30810

    深度学习检测算法YOLOv5的实战应用

    git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 进入项目目录：进入克隆的YOLOv5项目目录。...模型和数据集将从 YOLOv5 的最新版本中自动下载。在 V100 GPU 上，模型可选YOLOv5n/s/m/l/x，对应 的训练时间分别为 1/2/4/6/8 天（使用多 GPU 训练将更快）。...使用项目已有的detect.py文件进行预测 detect.py可在各种不同的来源上执行推理任务，它会自动从最新的 YOLOv5 版本中下载所需的模型或者使用已训练好的模型，并将推断结果保存到 runs...https://youtu.be/LNwODJXcvt4' # YouTube 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream 使用torch.hub...import torch # Model model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # or yolov5n - yolov5x6

    35710

    Transformers 4.37 中文文档（一）

    现在直接将预处理的输入批次传递给模型。您可以直接传递张量： >>> tf_outputs = tf_model(tf_batch) 模型在logits属性中输出最终激活值。...这是由 shell 环境变量TRANSFORMERS_CACHE给出的默认目录。在 Windows 上，默认目录由C:\Users\username\.cache\huggingface\hub给出。...、语音和多模态任务上使用 Hub 中的任何模型进行推断变得简单。...正如您所看到的，模型推断了文本，并且还输出了各个句子的发音时间。 每个任务都有许多可用的参数，因此请查看每个任务的 API 参考，看看您可以调整哪些参数！...这些方法将模型的原始输出转换为有意义的预测，如边界框或分割地图。 填充 在某些情况下，例如在微调 DETR 时，模型会在训练时应用尺度增强。这可能导致批处理中的图像大小不同。

    1.1K10

    Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署

    微信公众号：OpenCV学堂 RetinaNet模型导出 在Pytorch的torchvision框架中支持对象检测模型主要包括： -SSD -Faster-RCNN -Mask-RCNN -FCOS...SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。...： 输入支持动态图像大小，输出分别是boxes直接输出位置、scores是每个box的置信度，值在0～1之间、labels是类别标签索引值。...推理测试 分别实现了ONNXRUNTIME与OpenVINO2022推理C++代码，代码其实跟C++版本的YOLOv5+OpenVINO2022的代码类似，唯一不同的时候需要设置一下动态输入跟每次推理时候的图像实际大小...分别封装成两个类，集成到QT中演示效果如下： 然后这两天把QT的这个推理引擎项目重新整理一下目录结构，把UI跟infer分别放在不同的子目录中，修改后的项目目录结构如下： 这样看上去会好点，比较一目了然

    1.1K40

    pytorch

    (网络结构相关)、torch.autograd(自动求导机制) 自动求导 variable变量（torch.autograd中，torch.nn.init中constant，和tensor不同，可以通过...图像网络算法 vgg图像分类器，最大支持1000个类别（全连接层最大输出1000），输出降维 cnn图像分类，输出降维(liner卷积中替换为cond2d) unet图像分割，输出图像 yolo....html pytorch fastai和tensorflow hub 更高层封装，一个api实现DNN功能 自编码和gan区别 自编码的输入是encoder数据，gan的输入是随机噪声 人脸替换 自编码训练多个...Parsing Network DenseASPP: DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes Object Detection SSD...错误参考 全连接层size mismatch：torch.nn.Linear(64nn, 128) n和上一层的输出保持一致 Assertion cur_target 大于等于 0 and cur_target

    91920

    资源 | 用PyTorch搞定GluonCV预训练模型，这个计算机视觉库真的很好用

    Amazon AI 的应用科学家张航博士将 GluonCV 转换为了 PyTorch 版工具，从而能直接在 PyTorch 上调用图像分类和语义分割等各种预训练模型。...项目地址：https://github.com/zhanghang1989/gluoncv-torch 张航博士是 DMLC 团队成员，在 GluonCV 的 Contributors 中可以看到他的贡献量很高...GluonCV-Torch 简介 目前 GluonCV 已经包含非常多的预训练模型与 CV 工具，包括 50 多种图像分类模型、SSD 和 Yolo-v3 等目标检测模型、FCN 和 DeepLab-v3...机器之心在 PyTorch 0.4.1 的环境下可以安装 GluonCV-Torch，并成功运行，我们在 CPU 上推断一张图片的时间约为 70 多秒，在 GPU（K80）上的推断时间为 10 多秒。...如果我们要推断其它的图像或使用其它预训练模型，可以直接修改 load_image 的图像路径和 gluoncvth.models 就可以了。

    1.1K50

    | 比Pytorch Hub更早？三分钟带你弄懂Paddle Hub！  

    这一点倒是挺让人意外的，如果通过hub加载了预训练模型，但是无法Fine-tune，那有什么意义呢？仅仅只是为了试试paper中的效果好不好吗？...torch.hub.load(github, model, force_reload=False, *args, **kwargs) PaddleHub目前暂时还不支持用户自己提交新模型，但是据可靠消息表示...命令行快速体验 安装好后，不需要进入python环境import就可以直接先体验hub的便捷，因为在PaddleHub中hub可以作为一个独立的模块直接运行。...Ernie，以及CV中的ssd-mobilenet、resnet-50、resnet-152等。...获取module的上下文环境，包括输入和输出的变量，以及Paddle Program； 2.从输出变量中找到特征图提取层feature_map； 3.在feature_map后面接入一个全连接层

    1.9K30

    Transformers 4.37 中文文档（十一）

    postprocess方法将获取_forward的输出并将其转换为之前决定的最终输出。...上共享您的管道 要在 Hub 上共享您的自定义管道，只需将Pipeline子类的自定义代码保存在一个 python 文件中。...由github actions运行 3 个作业： torch hub 集成：检查 torch hub 集成是否正常工作。 自托管（推送）：仅在main上的提交上在 GPU 上运行快速测试。...before=False：如果临时目录已经存在，则任何现有文件将保留在那里。 after=True：临时目录将始终在测试结束时被删除。...所有这些类都可以从预训练实例实例化，保存在本地，并通过三种方法在 Hub 上共享： from_pretrained()允许您从库本身提供的预训练版本（支持的模型可以在Model Hub上找到）或用户本地

    34010

    睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台

    在这里我们简单了解一下每个特征层到底做了什么： 每一个有效特征层将整个图片分成与其长宽对应的网格，如conv4-3的特征层就是将整个图像分成38×38个网格；然后从每个网格中心建立多个先验框，对于conv4...由于在ssd的训练过程中，正负样本极其不平衡，即 存在对应真实框的先验框可能只有若干个，但是不存在对应真实框的负样本却有几千个，这就会导致负样本的loss值极大，因此我们可以考虑减少负样本的选取，对于ssd...注意打开的根目录必须正确，否则相对目录不正确的情况下，代码将无法运行。 一定要注意打开后的根目录是文件存放的目录。...训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。...训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。 此时数据集的摆放已经结束。

    2K40

    『深度概念』原理图解代码FPN Feature Pyramid Networks

    说明了特征化图像金字塔的每一级的好处在于，产生了多尺度的特征表示，每一级的特征都有很强的语义（因为都用cnn生成的特征），包括高分辨率的一级（最大尺度的输入图像）。...因此SSD放弃了重利用更高分辨率的feature map，但是这些feature map对检测小目标非常重要。这就是SSD与FPN的区别。...而FPN网络结构和上面的类似，区别在于预测是在每一层中独立进行的。...将这些残差模块输出表示为{C2, C3, C4, C5}，对应于conv2，conv3，conv4和conv5的输出，并且注意它们相对于输入图像具有{4, 8, 16, 32}像素的步长。...考虑到内存占用，没有将conv1包含在金字塔中。 自上而下的路径和横向连接 自上而下的路径（the top-down pathway ）是如何去结合低层高分辨率的特征呢？

    2.5K20

    Demo：用PyTorch Hub几行代码体验对象分割

    使用PyTorch Hub只需一行代码即可导入需要的模型，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。...import torch model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True) model.eval...在PyTorch Hub中所有预先训练的模型都期望输入图像归一化成相同的格式，即小批量的3通道RGB形状图像(N,3,H,W)，其中N是图像的数量，H并且W预期至少是224像素。...必须将图像加载到一定范围内[0,1]，然后使用mean=[0.485,0.456,0.406] 和标准化std =[0.229,0.224,0.225]。...model(input_batch)['out'][0] output_predictions = output.argmax(0) 这里的输出是形状的(21, H, W)，并且在每个位置处存在对应于每个类的预测的非标准化概率

    1.1K20

    Transformers 4.37 中文文档（七十二）

    input_data_format (ChannelDimension 或 str, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。...论文摘要如下： 最近，在将机器学习应用于从非结构化文档中推断和提取表结构方面取得了重大进展。然而，最大的挑战之一仍然是在规模上创建具有完整、明确的地面真实数据集。...类标签本身应该是长度为(图像中边界框的数量,)的torch.LongTensor，而边界框应该是形状为(图像中边界框的数量, 4)的torch.FloatTensor。...然而，图像的 2D 性质为在计算机视觉中应用自注意带来了三个挑战。（1）将图像视为 1D 序列忽略了它们的 2D 结构。（2）二次复杂度对于高分辨率图像来说太昂贵了。...如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一： "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像格式为（通道数，高度，宽度）。

    39210

    PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）

    深度学习使用大量数据来逼近输入和输出相距甚远的复杂函数，比如输入图像和输出的一行描述输入的文本；或者以书面脚本为输入，以自然语音朗读脚本为输出；甚至更简单的是将金毛寻回犬的图像与告诉我们“是的，金毛寻回犬在场...简介 能够生成图像文本描述的字幕模型 通过 Torch Hub 分享模型 我们在第一章结束时承诺在这一章中揭示令人惊奇的事物，现在是时候兑现了。...我们可以将一组图像放在data目录中，并运行以下脚本： python eval.py --model ./data/FC/fc-model.pth--infos_path ....作者通过 Torch Hub 机制发布模型所需的全部工作就是在 GitHub 存储库的根目录中放置一个名为 hubconf.py 的文件。...❷ 入口点函数的名称 ❸ 关键字参数 这将下载 pytorch/vision 存储库的主分支的快照，以及权重，到本地目录（默认为我们主目录中的.torch/hub），并运行resnet18入口点函数，

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    优化PyTorch速度和内存效率的技巧汇总

    1、把数据移动到SSD中 有些机器有不同的硬盘驱动器，如HHD和SSD。建议将项目中使用的数据移动到SSD(或具有更好i/o的硬盘驱动器)以获得更快的速度。 2....使用PyTorch JIT将点操作融合到单个kernel中 点操作包括常见的数学操作，通常是内存受限的。PyTorch JIT会自动将相邻的点操作融合到一个内核中，以保存多次内存读/写操作。...在使用混合精度的FP16时，对于所有不同架构设计，设置图像尺寸和batch size为8的倍数 为了最大限度地提高GPU的计算效率，最好保证不同的架构设计(包括神经网络的输入输出尺寸/维数/通道数和batch...在前向中使用混合精度后向中不使用 有些操作不需要float64或float32的精度。因此，将操作设置为较低的精度可以节省内存和执行时间。...在推理和验证的时候禁用梯度计算 实际上，如果只计算模型的输出，那么梯度计算对于推断和验证步骤并不是必需的。

    2.5K30
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