Onnx模型输入大小与Opencv帧大小不同_构建CNN模型时出错，目标大小与样本大小不同_在keras中给LSTM模型不同大小的输入 - 腾讯云开发者社区

在Cocos Creator游戏开发中，纹理缓存大小与单个图片大小不一致可能涉及到一些额外的处理和优化，以提高游戏性能和效率。...以下是一些可能导致这种差异的原因：压缩算法游戏引擎通常会使用不同的压缩算法来减小纹理的内存占用。这包括各种纹理压缩技术，如ETC、PVRTC、ASTC等。...Mipmap 引擎可能会生成纹理的Mipmap，即原始纹理的不同分辨率版本。Mipmap可以提高渲染效果，但会增加纹理占用的内存。...纹理格式引擎可能会使用不同的纹理格式，例如RGBA8888、RGB565等。这些格式在存储和渲染时都有不同的内存占用。...这可能导致纹理缓存的大小与单个图片的大小不同。要查看纹理缓存的实际大小，可以使用开发者工具或引擎提供的性能分析工具。这样可以更详细地了解引擎是如何处理纹理的，并找到可能的优化方法。

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【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入

为什么resnet的输入是一定的？因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。输入为固定的大小有什么局限性？...（2）当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处，缩放将导致图像变形（3）如果使用滑动窗口法去寻找目标对象，这种操作是昂贵的如何修改resnet使其适应不同大小的输入？...在数据增强时，并没有将图像重新调整大小。用opencv读取的图片的格式为BGR，我们需要将其转换为pytorch的格式：RGB。...978, 980, 970, 354]]]) Predicted Class : Arabian camel, dromedary, Camelus dromedarius tensor([354]) 与imagenet_classes.txt...imshow(masked_image) cv2.waitKey(0) 在谷歌colab中ipynb要使用：from google.colab.patches import cv2_imshow 而不能使用opencv

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独家 | 批大小如何影响模型学习你关注的几个不同的方面

超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。...为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。训练性能/损失训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的关系。...作者认为，增加批大小与衰减学习率（行业标准）具有相同的性能。以下是论文中的一段话： “我们不是降低学习速率，而是在训练期间增加批大小。...我们提出的方法不需要任何微调，因为我们遵循现存的训练时间表;当学习速率按系数α下降时，我们会将批大小按系数α增加。” 他们在具有不同学习速率时间表的几种不同网络架构上展示了这一假设。...结尾我们看到，批量大小在模型训练过程中非常重要。这就是为什么在大多数情况下，您将看到使用不同批大小训练的模型。您很难立即知道满足需求的完美批量大小是什么，但是，您可以使用一些趋势来节省时间。

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一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入

对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因为这里面涉及到一些概念，我们经常搞混淆，比如RNN单元明明可以接受不同长度的输入，但我们却在实际训练时习惯于使用padding来补齐；再比如CNN无法直接处理大小不同的输入，但是去掉全连接层之后又可以...因此，这里我想总结一下这个问题：究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？若模型可处理，那该如何处理？若模型不可处理，那该如何处理？一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...二、若模型可处理大小变化的输入，那如何训练和预测？通过了第一部分的讨论，我们知道了，什么网络结构可以处理大小变化的输入。...三、若模型不可处理大小变化的输入，那如何训练与预测？不可接受，那我们就只能老老实实地把所有输入都规范成同一大小，比如经典的CNN网络，我们会把所有的图片都进行resize，或者padding。

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Android将Glide动态加载不同大小的图片切圆角与圆形的方法

loaded .into(imageViewError); 5) 图片的缩放，centerCrop()和fitCenter()： //使用centerCrop是利用图片图填充ImageView设置的大小...,图片不能改变,切圆还好说,但是切圆角就会发现图片小的会比图片大的要圆搜一下 ” Glide动态加载圆形图片跟圆角图片 ” 就会出现很多文章,但这些都不能解决上面的问题怎样能 Glide动态加载不同大小的图片切圆形图片跟圆角图片呢...解决很简单既然是图片大小不一致而导致图片切出来不一样,那就把图片变的一样大小不就可以吗申明一下我的代码也是在Glide动态加载圆形图片跟圆角图片搜出来的代码基础上修改的....changeBitmapSize(Bitmap bitmap) { int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); //设置想要的大小

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YOLOv5模型部署TensorRT之 FP32、FP16、INT8推理

engine --device 0 其中onnx表示导出onnx格式的模型文件，支持部署到： - OpenCV DNN- OpenVINO- TensorRT- ONNXRUNTIME 但是在...上面的命令行执行完成之后，就会得到onnx格式模型文件与engine格式模型文件。--device 0参数表示GPU 0，因为我只有一张卡！上述导出的FP32的engine文件。...--include engine --half --device 0 其中就是把输入的权重文件改成onnx格式，然后再添加一个新的参 --half 表示导出半精度的engine文件。...完成自定义YOLOv5的Calibrator之后，就可以直接读取onnx模型文件，跟之前的官方转换脚本非常相似了，直接在上面改改，最重要的配置与生成量化的代码如下： # build trt...最终得到的INT8量化engine文件的大小在9MB左右。数据太少，只有128张， INT8量化之后的YOLOv5s模型推理结果并不尽如人意。

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轻松学Pytorch之Faster-RCNN模型ONNX导出与部署

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识前言自从我写了这个系列文章以后，已经快两年时间了，我经常被人问到pytorch中的Faster-RCNN是否可以导出...=True //dynamic_axes=None // 是否支持动态大小输入把Faster-RCNN转行为ONNX模型的脚本如下： model = tv.models.detection.fasterrcnn_resnet50...，意思就是支持任意大小图像输入。...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理...OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理

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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...-RetinaNet -KeyPointRCNN 亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。...RetinaNet支持自定义模型训练，这个我已经集成到OpenMV工具软件中，准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据，导出ONNX模型。...：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

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Python实现批量修改图片格式和大小的方法【opencv库与PIL库】

本文实例讲述了Python实现批量修改图片格式和大小的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下：第一种方法用到opencv库 import os import time import cv2 def alter(path,object): result = [...fileName) count = count + 1 alter('C:\imgDemo','C:\imgDemo1') 运行上述代码可得到C:imgDemo目录下对应批量生成的20*20大小的图片...更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python文件与目录操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及...《Python入门与进阶经典教程》希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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OpenCV 4.5.2 发布

CAP_PROP_HW_ACCELERATION, VIDEO_ACCELERATION_ANY, } ); DNN模块：改进TensorFlow解析错误的调试改进layers和activations，支持更多模型...优化NMS处理、DetectionOutput 修复Div with constant、MatMul、Reshape(TensorFlow) 支持Mish ONNX子图、NormalizeL2(ONNX...模式引入multi-stream输入支持以及帧同步以支持某些情况如Stereo 增加Y和UV操作以访问图级别cv::GFrame的NV12数据；若媒体格式不同，转换是同时的运算符和核增加新操作（MorphologyEx...)：腾讯微信QR码识别模块 (opencv_contrib)：实现cv::cuda::inRange() (opencv_contrib)：增加Edge Drawing Library中的算法 (opencv_contrib...请注明：地区+学校/企业+研究方向+昵称下载1：何恺明顶会分享在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：何恺明，即可下载。

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从 0 到 1，使用 OpenPPL 实现一个 AI 推理应用

以下以在 Linux x86 平台上部署图像分类模型为例，详述 OpenPPL 的安装与使用流程，帮助同学们从 0 到 1 来实现一个人工智能应用推理服务。安装 1....图像预处理 OpenCV 读入的数据格式为 BGR HWC uint8 格式，而 ONNX 模型需要的输入格式为 RGB NCHW fp32，需要对图像数据进行转换： int32_t ImagePreprocess..., height, width}; input_tensor->GetShape().Reshape(input_shape); // 即使 ONNX 模型里已经将输入尺寸固定，PPLNN 仍会动态调整输入尺寸...，即使 ONNX 模型里固定了输入尺寸，PPLNN 仍可以动态调整网络的输入尺寸（但需保证输入尺寸是合理的）。...通过如下手段可以获取更多的 ONNX 模型：可以从 OpenMMLab/PyTorch 导出 ONNX 模型：model-convert-guide.md 从 ONNX Model Zoo 获取模型：

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OpenVINO +YOLOX最新版本推理演示

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 yolox 推理openvino与c++支持 YOLOX模型ONNX格式说明我记得大概是在去年七月份的时候我写过一篇文章是介绍YOLOX+OpenVINO推理的...://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.onnx 下载ONNX格式模型，打开之后如图：...02 什么是8400 模型在数据输入端几乎与YOLOv5的代码一致，没有什么特别之处，唯一不同的在于输出层的解析，是把三个不同的输出层合并在一个里面了，分别是80x80, 40x40, 20x20, 每个特征点预测...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理...OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试比YOLOv5还厉害的YOLOX来了，官方支持OpenVINO推理

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OpenCV 4.5.2 刚刚发布！优化NMS，新增LeakyReLU等特性

https://www.oschina.net/news/136060/opencv-4-5-2-released OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法...DNN 模块：改进了 TensorFlow 解析错误的调试；改进了图层/激活/支持更多模型；优化了 NMS 处理、DetectionOutput；修复了 Div with constant、MatMul...、Reshape；增加了支持：Mish ONNX 子图、NormalizeL2 (ONNX)、LeakyReLU (TensorFlow)、TanH (Darknet)、SAM (Darknet)、Exp...::GFrame / cv::MediaFrame 支持；在流媒体模式中引入了多流媒体输入支持和帧同步策略，以支持立体声等情况；增加了 Y 和 UV 操作，以在图形级别访问 cv::GFrame 的...NV12 数据；如果媒体格式不同，转换是即时完成的；操作和内核：增加了新操作的性能测试（MorphologyEx、BoundingRect、FitLine、FindContours、KMeans

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基于TensorRT完成NanoDet模型部署

主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！...与yolo使用的concatenate操作不同，作者选择将多尺度的Feature Map直接相加，使得整个特征融合模块的计算量变得非常非常小。...环境配置环境配置和之前的文章《基于TensorRT量化部署yolov5 4.0模型》类似 ubuntu：18.04 cuda：11.0 cudnn：8.0 tensorrt：7.2.16 OpenCV...目录，运行 python tools/export.py 得到转换后的onnx模型 python3 -m onnxsim onnx模型名称 nanodet-simple.onnx 得到最终简化后的onnx...模型量化次数 height width 输入图片宽和高 CALIB_IMG_DIR 训练图片路径，用于量化 onnx_model_path onnx模型路径 python convert_trt_quant.py

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基于OpenVINO在C++中部署YOLOv5-Seg实例分割模型

首先，运行命令获得 yolov5s-seg ONNX 格式模型：yolov5s-seg.onnx： python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include...onnx 然后运行命令获得yolov5s-seg IR格式模型：yolov5s-seg.xml和yolov5s-seg.bin，如下图所示 mo -m yolov5s-seg.onnx --compress_to_fp16...| 图 1-3 从视频流读取图像帧范例＞YOLOv5-Seg模型的图像预处理 YOLOv5-Seg模型构架是在YOLOv5模型构架基础上，增加了一个叫“Proto”的小型卷积神经网络，用于输出检测对象掩码...| 图 1-5 YOLOv5-Seg模型的输入和输出 “output0”是检测输出，第一个维度表示batch size，第二个维度表示25200条输出，第三个维度表示有117个字段，其中前85个字段(...将预处理后的blob数据传入模型输入节点： infer_request.set_input_tensor() 6.

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日本中二少年教你用姿势估计把自己变成3D人物，动作实时同步，iOS上也能实现

并且，传统3D靠一帧一帧制作，费时费力。现在，你就拥有一个拯救3D动画的机会！...用3D姿势估计的Onnx模型移动Unity 青柳君尝试过多种实现方式，包括WindowsML，ML.Net，Onnx Runtime等，但最终选择了OpenCVSharp，也就是OpenCV模型导入功能...+ maxXIndex] + (float)(maxZIndex - 7) / (float)HeatMapCol) * (float)inputImageSize; } } 模型输入...由于OpenCV的输出是通过Mat对象返回的，需要准备四个数组。...将通过PyTorch学习得到的模型导出到Onnx，用coremltools转换为CoreML模型，此时就算是估计到了相同的图像，结果也会有所不同，所以准确度未知。

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NVIDIA Jetson Nano使用Tensor RT加速YOLOv4神经网络推理

TX1/TX2的修改方法，Jetson Nano也是比照办理，前面的参数设定完了，往下搜寻到ARCH的部分，需要将其修改成compute_53： GPU=1 CUDNN=1 CUDNN_HALF=1 OPENCV...3 修改输入維度大小我们也可以直接修改输入输出的图片大小，我用简单一点的语法来操作，复制一个yolov4.cfg并命名为yolov4-416.cfg，并直接用nano去修改输入大小成416，这边使用&...这个示范只是提供了可以修改输入大小的方法，因为有时候你用的图片或影片大小不同就需要稍微修改一下；官方较推荐的大小是608以上，缩小图片可能会导致辨识结果变差： ?...6 下载并转换yolo模型接着需要下载模型的权重，你将会看到它下载了yolo3跟yolo4的三种不同版本，并且直接放在当前文件夹当中，这边可以注意到下载的模型与刚刚的YOLOv4相同，所以其实也是可以直接用复制的方式或是直接写绝对位置进行转换...最后可以执行 yolo_to_onnx.py 将yolo的权重档转换成onnx档案，接着再编译成TRT可用的模型，在onnx_to_tensorrt.py我会建议使用 -v 来看到进度，不然看着画面没动静会有点紧张

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实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码）

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模型偏好只与大小有关？上交大全面解析人类与32种大模型偏好的定量组分

为此，上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIR）发布了一项新研究成果，对人类用户与多达 32 种流行的大语言模型所展现出的偏好进行了系统性的全面解析，以了解不同来源的偏好数据是如何由各种预定义属性（如无害...每个样本点由一个用户问询与两个不同的模型回复组成。...研究者们首先收集了人类用户与不同大模型在这些样本上的偏好标签，其中人类用户的标签已经包含在所选用的原始数据集内，而 32 个选用的开源或闭源的大模型的标签则由研究者额外进行推理与收集。...图 2：分析框架的总体流程示意图分析结果该研究首先分析比较了人类用户与以 GPT-4-Turbo 代表的高性能大模型在不同场景下最偏好与最不偏好的三个属性。...研究团队发现人类更倾向于直接回答问题的回应，对错误不太敏感；而高性能大模型则更重视正确性、清晰性和无害性。研究还表明，模型大小是影响偏好组分的一个关键因素，而对其微调则影响不大。

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【Python案例】短视频转动漫效果

示例效果如下： [短视频转动漫效果] 1 视频转动漫整体实现思路整个实现流程如下：读取视频帧将每一帧图像转为动漫帧将转换后的动漫帧转为视频难点在于如何将图像转为动漫效果。...2 图像转动漫为了让读者不关心深度学习模型，已经为读者准备好了转换后的onnx类型模型。接下来按顺序介绍运行onnx模型流程。...可以安装GPU版本的onnxruntime: pip install onnxruntime-gpu 需要注意的是： onnxruntime-gpu的版本跟CUDA有关联，具体对应关系如下： [cuda与onnxruntime-gpu...np.pad(rgb, ((0,pad_h),(0, pad_w),(0,0)), "reflect") return rgb, pad_w, pad_h 其中, preprocess函数确保输入图像的宽高是...2.3 单帧效果展示 [效果1] [效果2] [效果3] 3 视频帧读取与视频帧写入这里使用Opencv库，提取视频中每一帧并调用回调函数将视频帧回传。

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CocosCreator纹理缓存与图片大小不同的可能原因

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