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用opencv的dnn模块做yolov5目标检测

几何匹配和GAN，四种模型。...部署yolov5旋转目标检测，包含C++和Python两个版本的程序 使用ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测，包含C++和Python两个版本的程序 程序输出矩形框的中心点坐标(x, y...检测框的loss示意图如下 5月4日，我在github发布了分别使用OpenCV，ONNXRuntime部署yolov5不规则四边形目标检测，包含C++和Python两个版本的程序，程序输出不规则四边形的...yolov5旋转目标检测的程序，但是那套程序里，每个候选框里输出的是x,y,w,h,box_score,class_score,angle_score这种形式的，其中x,y,w,h表示检测矩形框的中心点坐标...对于不规则四边形目标检测，之前在1月28日的时候发布过yolov5检测车牌和4个角点，但那时候程序输出的车牌的水平矩形框的左上和右下顶点的坐标(x,y)，车牌的4个角点的坐标(x,y)。

1.6K10

深度探索ONNX模型部署

导读 这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试...主要有两个问题，当从mxnet转为ONNX时，PReLU的slope参数维度可能会导致onnxruntime推理时失败，报错大概长这样： 2）[ONNXRuntimeError] : 6 : RUNTIME_EXCEPTION...其它问题 当我们使用tf2onnx工具将TensorFlow模型转为ONNX模型时，模型的输入batch维度没有被设置，我们需要自行添加。...这一节主要介绍几个工具类函数结合ONNXRuntime来调试ONNX模型。 假设我们通过Pytorch导出了一个ONNX模型，在和Pytorch有相同输入的情况下输出结果却不正确。...推理程序中的输出节点为我们指定的节点就可以拿到指定节点的推理结果了，和Pytorch对比一下我们就可以知道是哪一层出错了。

4.3K21
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RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗？一文总结机器翻译必备经典模型（一）

在训练过程中，它会最大化目标语句对给定源语句的似然度。在测试的时候，给定一个源语句 x，它会寻找目标语言中的一个语句 y，以最大化条件概率 P(y|x)。...由于目标语句的可能数目是指数量级的，找到最优的 y 是 NP-hard 的。因此通常会使用束搜索（beam search）以找到合理的 y。...每个注释h_i包含整个输入序列的信息，主要集中在输入序列的第i个词的周围部分。c_i为这些注释h_i的加权和： 其中，e_ij是一个对齐模型，对位置j附近的输入和位置i的输出的匹配程度进行评分。...将源句x、当前可用的解码输出y1,..., yt-1和步长t的候选词w作为输入，预测部分目标句的长期价值（例如BLEU分数），按照强化学习的惯例，把这个预测网络命名为价值网络（Value-network...将v(x, y_<t)表示为价值函数，y^∗(x)表示为基础ground-truth翻译，然后有： 其中Y是完整句子的空间。 第一个重要的问题是如何设计输入和价值函数的参数化形式。

31020

【22】进大厂必须掌握的面试题-30个Informatica面试

使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。 Informatica面试问题（基于场景）： 1.区分源限定符和过滤器转换吗？...因此，有时输入行的数量可能不等于输出行的数量。 就像IIF（IISNULL（CUST_DIM_KEY），DD_INSERT， IIF（SRC_CUST_ID！...源表： COL1 COL2 COL3 a b c x y z a b c r f u a b c v f r v f r 目标表1：包含所有唯一行的表 COL1 COL2 COL3 a b c x y...创建一个并集转换，将来自两个源的匹配端口添加到两个不同的输入组，并将输出组发送到目标。 这里的基本思想是使用Joiner或Union转换将数据从两个源移动到单个目标。根据要求，我们可以决定使用哪个。...非可 加事实：非可加事实是不能针对事实表中存在的任何维度进行汇总的事实。 例如：具有百分比和比率的事实。 事实表： 在现实世界中，可能有一个事实表，其中不包含任何度量或事实。

6.5K40

【EC】论文研读-显式自编码器的进化多任务优化方法

Gupta, Y. Ong, K. Tan, A.K....mapping,而多目标中，根据source 和 target task 的目标函数数量具有多个不同的mapping ,如果source 是双目标问题，而target是三目标问题，则mapping的数量是...提出的通过显式迁移的进化多任务 3.2 提出的EMT范式 为了建立任务间的连接，将从op1和op2的搜索空间中均匀独立采样的两组问题解作为去噪自动编码器的输入和输出，得到相应的任务映射M。...对于单目标你只需要一对映射，但是对于多目标，你需要按照目标值的数量在任务间进行一一对应的mapping. 3.2.2 跨任务显式信息迁移 对于单目标每隔G=10代挑选适应度值最好的一定数量的解进行迁移...xx = curr_pop'; noise = his_pop'; % d表示目标问题的问题维度，n表示目标问题的种群数量 [d, n] = size(xx); xxb

57320

用opencv的DNN模块做Yolov5目标检测(纯干货，源码已上传Github)

采用邻域的正样本anchor匹配策略，增加了正样本。...用openvino作目标检测，需要把onnx文件转换到.bin和.xml文件，相比于用dnn模块加载onnx文件做目标检测是多了一个步骤的。...因此，我就想编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序，用opencv的dnn模块做深度学习目标检测，在win10和ubuntu，在cpu和gpu上都能运行，可见dnn模块的通用性更好...，而输出有22x22和11x11这两种尺度的特征图，这说明Yolo-FastestV2的输出只有缩放16倍和缩放32倍这两种尺度的特征图，比yolov3，v4，v5系列的都要少一个尺度特征图。...9月18日，我在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然是包含C++和Python两种版本的程序。

2.2K10

NLP硬核入门-PointerNet和CopyNet

论文提出了当前文本序列生成模型的三个问题，这三个问题都可以通过使用PtrNet解决： （1）目标序列的词表，和源序列的词语内容是强相关的。面对不同语言、不同应用场景的任务，往往需要重新构造词表。...因为对齐系数a表示目标序列当前step和源序列所有step之间的相关性大小，所以我们可以通过选取对齐系数向量a（向量a长度为源序列的step长度）中数值最大的那个维度（每个维度指向源序列的一个step）...对齐系数a的向量长度是源序列的step长度，并且对齐系数a每个维度的值，表示decoder当前step输出源序列每个step的概率大小。...需要注意的有两点： 第一点是：这里词表的长度是源序列中的词去重后的数量，和[2]中源序列的长度不一样。 第二点是：如果目标序列中的词y有在源序列词表中，那么Copy-Mode输出的概率就不为0。...y在源序列的各个step中每出现一次，就要根据公式计算一次概率值，最后Copy-Mode输出的概率，等于源序列的所有step中有出现y的概率值之和。

1.1K20

Apache Kylin的实践与优化

问题与目标 销售作为衔接平台和商家的桥梁，包含销售到店和电话拜访两种业务模式，以战区、人力组织架构逐级管理，所有分析均需要按2套组织层级查看。...核心任务耗时长（实施路线）：擎天销售交易业绩数据指标的源表数据量大、维度组合多、膨胀率高，导致每天构建的时长超过2个小时。 SLA质量不达标（实施路线）：SLA的整体达成率未能达到预期目标。...读取源数据 Kylin以外部表的方式读取Hive中的源数据，表中的数据文件（存储在HDFS）作为下一个子任务的输入，此过程可能存在小文件问题。...在Kylin级别重写配置文件，对小文件进行合并，减少Map数量，可有效地提升读取效率。 合并源表小文件：合并Hive源表中小文件个数，控制每个Job并行的Task个数。调整参数如下表所示： ?...Task并行度设置 Kylin根据预估每层构建Cuboid组合数据的大小（可通过维度剪枝的方式，减少维度组合的数量，降低Cuboid组合数据的大小，提升构建效率，本文暂不详细介绍）和分割数据的参数值计算出任务并行度

84930

基于内容的图像检索技术：从特征到检索

当视觉单词数量较多时，BoVW维度很高，对于类别复杂的大规模图像数据集，维度甚至会高达几百万，实际应用时会严重影响检索性能。...对于查询特征x和目标特征y，最终的特征匹配方法定义如下: #知乎打大括号好难，所以此处用'伪伪代码'，凑合看吧if q(x) == q(y) && h(b(x), b(y))<= h_t: f(x,y...) = tfidf(q(x))else: f(x,y) = 0 f(x,y)为x和y的匹配值，h()为汉明距离计算，h_t为距离阈值。...在进行检索时，计算每个待查询特征x的二进制向量b(x)与被查询特征y的二进制向量（预先计算且存储）的汉明距离，若距离小于阈值h_t则使用上面公式计算相似距离；否则，认为y与x不匹配，跳过y，不计入image...假设x为查询向量，y为要与之进行距离计算的目标数据库向量。q(x)和q(y)分别为二者的量化结果，即各自对应的质心向量的索引。

1.5K10

YOLOD也来啦 | 优化YOLOv5样本匹配，顺带设计了全新的模块

第3部分，将源特征的另一部分与两个特征池化的输出融合，在输入每个检测头之前，通过干扰特征过滤（IFF）和空间注意力模块（SAM）去除干扰，并增强融合后的特征。...两个特征池化起着关键作用，它们集成了小中尺度和中大尺度的特征，为检测头提供了更多可选择的特征维度。在第3部分的融合之后，进入检测头的维度相对于FPN + PAN增加了1.75到2倍。...所提出的结构专注于2个关键方面：Backbone网络的输出和源特征与处理特征的连接（图4）。在Backbone网络的源特征输出上应用IFF以确保提供给中间网络的特征的纯净性。...这是因为源特征的质量直接影响到处理特征的质量，进而影响到检测的准确性。 此外，在源特征和处理特征连接处也使用了IFF，因为连接后的特征通道数量远大于最终通过CSP传递的通道数量。...此外，如果GT的边界框大小大于或等于2个网格方格，则会使用作者提出的方法添加正样本。不添加GT边界框大小小于一个网格方格的正样本的原因是在添加的网格方格中没有目标特征。

23640

聊聊 ETL(大数据)测试！

将经过转换的数据载入至目标表的各维度与指标数据与对标数据进行对标验证其一致性 二、ETL测试场景和测试用例 1. 根据对应的映射文件验证"源"与"目标数据仓库"的表结构 2....验证"源"和"目标数据的类型、长度、格式一致或源长度不应大于目标数据类型长度" 3. 约束验证目标表中的约束关系满足我们的期望设计 4. 数据一致性问题 ....要检查比较目标数据仓库和源数据的关键字段的唯一性和正确性问题[主键一致] . 数据要没有拼写错误或不准确的记录。 . 无超出业务许可范围的数据记录存在 ....比如，总量维度，结果集的数据量是否符合某个数量级。酒店维度，某些个指标是否包含了所有酒店数。数值维度，某指标的全量和是否符合预期。 三、ETL的bug类型 bug类型描述说明 1....未接受的有效值 . 无效的值被接受 5. 计算类bug . 数学计算错误 . 最终输出错误 6. 载入条件bug . 不运行多用户操作 .

1.4K31

模型部署：pytorch转onnx部署实践（下）

代码和运行结果如下，可以看到这时候onnxruntime库能正常读取onnx文件，并且它的输出结果跟pytorch的输出结果相等。...并且，我看到一篇文章里面通过一系列实验，最后得出结论是onnxruntime库的推理速度最快。 onnx动态分辨率输入 不过我在做pytorch导出onnx文件时，还发现了一个问题。...在torch.export函数里有一个输入参数dynamic_axes，它表示动态的轴，即可变的维度。...后来，在github上传了一套程序，使用BiSeNet做人脸面部解析，里面包含了分别基于pytorch, opencv, onnxruntime三种库的程序实现，并且比较了在调用三种库的输入和输出的差异...，结果发现调用 pytorch框架的输出和调用opencv和onnxruntime的输出都不同，而opencv和onnxruntime的输出相同(平均差异在小数点后10位)，这又是一个pytorch转onnx

1.9K20

腾讯发布推理框架TNN全平台版本，同时支持移动端、桌面端和服务端

02 易用性  动态维度和预处理支持 TNN之前版本主要支持CV类模型，网络输入基本都是NCHW4个维度且每个维度上的值基本不变。...而NLP场景下同一个网络会有0维到6维的情况，且每个维度上的值根据输入而变化。为此TNN新增了输入维度配置接口， 在模型算子、硬件、系统支持等层面做了大量补充和完善。...相比开源社区工具onnx-simplifier，ConstFolder增加了对以ATen形式输出的算子的支持，同时支持运行时常量折叠以支持模型变维的需求。...与业界服务端统一框架onnxruntime性能最好版本相比，TNN当前在CV类模型有一定优势，而onnxruntime在NLP类模型有一定优势。TNN刚开始支持NLP模型，后续会在这块持续优化。...04 结语 TNN的目标是做一个全平台支持的AI推理框架，在与合作伙伴的协同下会持续输出对各硬件平台(ARM、X86、NVIDIA等)的适配与优化，敬请期待！

1.6K30

Pytorch Debug指南：15条重要建议

CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。...Softmax的计算维度 注意Softmax的计算维度。通常是输出张量的最后一个维度，例如nn.Softmax(dim=-1)。如果混淆了维度，模型最终会得到随机预测。...因此对于类别数据建议使用one-hot或Embedding操作，对于nn.Embedding模块，你需要设置的参数包括： num_embeddings：数据类别的数量 embedding_dim：每个类别的嵌入维度...如果混淆LSTM仍然可以正常运行，但会给出错误的结果。 维度不匹配 如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。...这因为它在数值上更稳定，并在您的模型预测非常错误时防止出现任何不稳定性。如果您不使用logit损失函数，则当模型预测不正确的非常高或非常低的值时，您可能会遇到问题。

1.4K30

：too many indices for tensor of dimension 3

解决方法当出现"too many indices for tensor of dimension 3"错误时，我们需要检查代码中涉及该错误的部分，并确保使用的索引数量与张量的维度相匹配。...以下是一些可能的解决方法：1. 检查索引数量首先，我们需要仔细检查代码中对维度为3的张量的操作，特别是索引相关的部分。确保我们的索引数量不超过3个，否则就需要修正代码。2....尝试重新构造张量如果以上方法都无法解决问题，我们可以尝试重新构造张量，确保其维度和形状与操作所需的一致。可以使用reshape、unsqueeze或transpose等函数来调整张量的形状和维度。...查阅文档和参考资料最后，如果上述方法都无法解决问题，我们应该查阅相应的文档和参考资料。深度学习框架通常提供了详细的文档和例子，可以帮助我们理解和解决各种错误。...通过检查索引数量、确认张量维度、检查数据类型、重新构造张量等方法，可以解决这个错误。在遇到这个错误时，我们应该耐心地检查代码，并参考相关文档和资料，以快速解决这个问题。

26320

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks论文阅读

只要有足够的训练数据集，它就能训练出神经网络的参数，从而DNN能产生很好的效果 虽然DNN有着很强的能力，但只能将源序列和目标序列都编译为固定维度的向量。...解决问题的思路就是先用一层LSTM读入源序列，逐步获得大量维度固定的表示向量，然后用另一层LSTM从向量中提取出目标序列。第二层LSTM本质上是一个语言模型。...令人惊讶的是，LSTM训练很长的句子也没什么问题，因为作者颠倒了训练集和测试集中源序列的单词顺序 LSTM另一个重要特质是它能够学会将不同长度的句子映射在一个维度固定的向量。...但是，还不清楚如何应用到输入和输出序列长度不同且具有复杂和非单调关系的问题 通用的序列学习方法最简单的策略是使用一个RNN将源序列映射到固定大小的向量，然后是用另一个RNN将该向量映射为目标序列。...,y_T)$是相应的输出序列，并且长度$T$和$T'$允许不相同。LSTM首先获得最后一个隐藏状态给出的固定维度向量$v$。然v用一个标准的LSTM-LM公式计算$y_1,...,y_T$的概率。

1.4K20

腾讯发布推理框架TNN全平台版本，同时支持移动端、桌面端和服务端

02 易用性  动态维度和预处理支持 TNN之前版本主要支持CV类模型，网络输入基本都是NCHW4个维度且每个维度上的值基本不变。...而NLP场景下同一个网络会有0维到6维的情况，且每个维度上的值根据输入而变化。为此TNN新增了输入维度配置接口， 在模型算子、硬件、系统支持等层面做了大量补充和完善。...相比开源社区工具onnx-simplifier，ConstFolder增加了对以ATen形式输出的算子的支持，同时支持运行时常量折叠以支持模型变维的需求。...与业界服务端统一框架onnxruntime性能最好版本相比，TNN当前在CV类模型有一定优势，而onnxruntime在NLP类模型有一定优势。TNN刚开始支持NLP模型，后续会在这块持续优化。...12.jpg 13.jpg 04 结语 TNN的目标是做一个全平台支持的AI推理框架，在与合作伙伴的协同下会持续输出对各硬件平台(ARM、X86、NVIDIA等)的适配与优化，敬请期待！

1.9K10

Neural Machine Translation 论文阅读

从论文题目中我们可以看到，作者希望通过Attention机制将输入句子input和输出句子output进行"对齐"（SMT中也有所谓的词对齐模型）。...Encoder是将源句子压缩成一个固定维度的向量，那么期间每个词的隐层状态只压缩了前面的词。...，并且更加关注于词$x_i$周围的词，使得RNN能更好地表达当前的输入 Decoder 在预测目标词时，生成对应单词的条件概率定义为： $$ p(y_i|y_1,\cdots,y_{i-1},\mathbf...可以看作是一个对齐模型，用来衡量第$j$个源端词与目标端第$i$个词的匹配程度，这个程度则通过Decoder的隐层状态$z_{i-1}$和源端第$j$个$annotation$计算得到。...调节语法顺序，使得输入输出得到正确的软对齐 比起SMT中的硬对齐，软对齐更加灵活，不生硬，同时能自然地处理不同长度地输入和输出，而不是以一种反直觉地方式把一些词映射成NULL。

73610

详解1D target tensor expected, multi-target not supported

解决方法:确保目标值是一个一维向量。可以使用 .squeeze() 方法将多余的维度压缩成一维。检查数据处理流程，确保目标值的维度与模型期望的相匹配。2....检查目标值的维度，确保每个样本只有一个对应的标签。4. 数据加载器或批次处理问题错误可能出现在数据加载器或批次处理过程中，通过查看数据加载和预处理的代码可以找到原因。...：torch.Size([1, 3, 1, 2])# 使用squeeze()压缩张量，删除尺寸为1的维度y = torch.squeeze(x)print(y.size()) # 输出：torch.Size...通过检查目标值的维度、数据类型以及数据加载过程中的处理，我们可以找到并解决此错误。 在处理该错误时，需要仔细检查目标值的维度和数据类型，确保它们与模型的期望相匹配。...此外，也要确保目标值不包含多个标签，除非模型明确支持多标签的情况。

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