PyTorch深度学习计算机视觉框架

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Taylor Guo @ Shanghai – 2018.10.22 – 星期一

 

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PyTorchCV性能对比

物体检测

Model Training data Testing data mAP FPS
SSD-300 Origin VOC07+12 trainval VOC07 test 0.772
SSD-300 Ours VOC07+12 trainval VOC07 test 0.786
Model Training data Testing data mAP FPS
Faster R-CNN Origin VOC07 trainval VOC07 test 0.699
Faster R-CNN Ours VOC07 trainval VOC07 test 0.706
  • YoloV3

 

PyTorchCV 使用

以OpenPose为例:

  • 训练模型
python main.py  --hypes hypes/pose/coco/op_coco_pose.json \
                --base_lr 0.001 \
                --phase train \
                --gpu 0 1
  • 微调模型
python main.py  --hypes hypes/pose/coco/op_coco_pose.json \
                --base_lr 0.001 \
                --phase train \
                --resume checkpoints/pose/coco/coco_open_pose_65000.pth \
                --gpu 0 1
  • 测试模型(test_img):
python main.py  --hypes hypes/pose/coco/op_coco_pose.json \
                --phase test \
                --resume checkpoints/pose/coco/coco_open_pose_65000.pth \
                --test_img val/samples/ski.jpg \
                --gpu 0
  • 测试模型(test_dir):
python main.py  --hypes hypes/pose/coco/op_coco_pose.json \
                --phase test \
                --resume checkpoints/pose/coco/coco_open_pose_65000.pth \
                --test_dir val/samples \
                --gpu 0

 

PyTorchCV 结果实例

VGG19-OpenPose 输出结果

VGG19-OpenPose 输出结果

 


注:www2014.aspxhtml.com转载自cnblogs,若看不到图片,请移步来源网址查看。
via:https://www.cnblogs.com/taylorguo/p/9832462.html

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