ONNX： onnx是一种针对机器学习设计的开放式文件格式，用来存储训练好的模型，并进行多种框架模型间的转换。...我们有训练好的.pth模型，通过pytorch.onnx.export() 转化为 .onnx模型，然后利用 onnx_coreml.convert()将 .onnx转换为 .mlModel。..., training=False ) 这里有一个需要注意的地方就是input_names和output_names的设置，如果不设置的情况，输入层和输出层pytorch会自动分配一个数字编号。...这样转换成coreML模型后加载到xcode中会出现"initwith0"这样的编译错误，就是模型初始化的时候不能正确处理这个输入名称0。因此最好是在export的时候将其修改一个名称。 ? ?...修改之后的模型是这样的，可以看到模型的输入和输出名称都发生的修改： ? ?
，则可以采用 或者 的输入尺寸； 这里由于使用的是EAIDK310进行部署测试，边缘性能不是很好，因此选择原作者推荐的最小尺寸 进行训练和部署测试。...3SSD网络结构 SSD是一个端到端的模型，所有的检测过程和识别过程都是在同一个网络中进行的；同时SSD借鉴了Faster R-CNN的Anchor机制的想法，这样就像相当于在基于回归的的检测过程中结合了区域的思想...SSD较传统的检测方法使用顶层特征图的方法选择了使用多尺度特征图，因为在比较浅的特征图中可以对于小目标有比较好的表达，随着特征图的深入，网络对于比较大特征也有了比较好表达能力，故SSD选择使用多尺度特征图可以很好的兼顾大目标和小目标...6模型转换 由于部署使用的是Tengine边缘推理框架，由于pytorch输出的模型无法直接转换到tmfile模型下，因此还是选择使用onnx中间件的形式进行过度，具体实现代码如下： model_path...verbose=False, input_names=['input'], output_names=['scores', 'boxes']) 得到onnx模型后便可以进行Tengine模型的转换和部署
YOLO 模型设计 YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层。...除此之外还有一个更轻快的检测网络fast YOLO，它只有9个卷积层和2个全连接层。 YOLO 原理 若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。...TODO 模型修改：输出层使用 卷积层 替代YOLO的全连接层。是这样吗？ 改进：YOLOv3 多尺度预测 （引入FPN）。...能够轻松的将Pytorch权重文件转化为安卓使用的ONXX格式，然后可以转换为OPENCV的使用格式，或者通过CoreML转化为IOS格式，直接部署到手机应用端。...还提供了支持 ONNX、TensorRT、NCNN 和 Openvino 的部署版本。代码刚刚开源！
因此就需要将使用不同训练框架训练出来的模型相互联系起来，使用户可以进行快速的转换。模型转换主要有直接转换和规范式转换两种方式，本文将详细介绍这两种转换方式的流程以及相关的技术细节。...直接转换流程直接转换的流程如下：内容读取：读取 AI 框架生成的模型文件，并识别模型网络中的张量数据的类型/格式、算子的类型和参数、计算图的结构和命名规范，以及它们之间的其他关联信息。...ONNX 可以提供计算图的通用表示，帮助开发人员能够在开发或部署的任何阶段选择最适合其课程的框架。ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。...同时还应具备良好的扩展性，能够适应新出现的算子和模型结构。...onnx.checker.check_model用于检查模型格式是否正确，如果有错误的话该函数会直接报错。模型是正确的，控制台中应该会打印出"Model correct"。
其中一种方法，在训练中给模型添加额外的损失函数，但在测试中不添加，这样在没有速度损失的情况下有效的提升了特征的丰富性。 故我们在训练过程中，给特征域增加了语义分割损失。...的类别，我们使用sigmoid和 c c c 个通道而不是softmax和 c + 1 c+1 c+1 个通道，这样定义损失函数的训练方法将mAP提升了0.4%。...我们之所以认为我们的方法对动态视频更稳定原因有两个： 我们的mask性能更高，故帧间并没有很大误检 我们的模型是单级的 多级模型更多的依赖于第一级产生的区域提议 本文的方法当模型在帧间预测多个不同的候选框时...这个大小适合于批归一化，所以我们保持预训练批规范化固定不变，也没有添加额外的bn层。...结论 本文的网络优势： 快速，高质量的mask，优良的动态稳定性 本文网络的劣势： 性能略低于目前最好的实例分割方法，很多错误原因检测错误，分类错误和边界框的位移等 下面说明两个由YOLACT的mask
其中一种方法是，在使用测试时未执行的模块进行培训期间，对模型应用额外的损失。这有效地增加了特征的丰富性，同时没有速度惩罚。 因此，我们使用仅在训练期间评估的层在我们的特征空间上应用语义分割损失。...掩模结果我们首先在表1中比较YOLACT和MS COCO测试设备上的最新方法。因为我们的主要目标是速度，所以我们比较其他没有测试时间增加的单一模型结果。...除了基本的550×550图像尺寸模型外，我们还训练了400×400（YOLACT-400）和700×700（YOLACT-700）模型，并相应地调整了锚定比例（sx=s550/550*x）。...大多数错误都是由检测器中的错误引起的：错误分类，盒子 然而，我们已经确定了由YOLACT的掩模生成算法引起的两个典型错误。...然而，了解AP间隙，定位失败和泄漏本身不足以解释YOLACT的基本模型和Mask R-CNN之间的近6个mAP间隙。
采用这样的one-stage检测框架执行实例分割任务是非常必要的，因为1）仅由常规操作组成的模型对于跨平台部署而言更简单，更容易；2）统一的框架为多任务网络架构优化提供了便利和灵活性。...在本文这项工作中，作者考虑将自上而下和自下而上的方法进行混合。这里不得不提两个重要的工作，即FCIS和YOLACT。...在头部处理器的比较中，本文的混合器在COCO数据集上的mAP分别比YOLACT和FCIS中的相应技术高1.9和1.3点。...顶层（Top layer）本文在每个检测塔的顶端单独添加了一个卷积层去预测顶层的注意力信息A。其相较于YOLACT，多了一个注意力图。 ?...本文的框架BlendMask是优于精心设计的Mask R-CNN，没有花里胡哨的东西，将速度提高了20％。
在这次更新中，OpenMMLab 的各个项目都支持了 pip install 直接安装，增加了对混合精度训练的支持和 ONNX 转换的支持，Dockerfile 全面升级到 PyTorch 1.6，并启用了新的模型库域名...DCN 中 offset 层学习率的调整 增加 EMAHook，支持指数移动平均方法 为 Adaptive Average Pooling 提供 ONNX 的支持 增加新的算子，如 TINShift，...* 新特性 增加 inference 的相关代码 支持 PyTorch 到 ONNX 的转换 增加新的 transform，包括基于 PIL 的 transform 和 albumentations 增加新模型...SE-ResNet 系列 解决多个 transform 中存在的错误 改进多个模型的参数和初始化问题 MMSegmentation https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation...>1的情况，提高模型推理的并行度 支持pip install mmdet：从此支持一行命令安装mmdet了 支持 RetinaNet 从 Pytorch 到 ONNX的转换：支持和完善了PyTorch2ONNX
虽然FCIS和YOLACT已有类似的思想，但论文认为他们都没有很好的处理top-level和bottom-level的特征，高维特征包含整体的instance信息，而低维特征的则保留了更好的位置信息，论文的重点在于研究如何合并高低维特征...在YOLACT中，每一层金字塔($H_l\times W_l$)输出的$A$为$N\times K\times H_l\times W_l$，即对应基底每个channel的整体的权重值。...，虽然这些trick对网络有一定的提升，但是没有加入到最终的网络中 Main result Quantitative results [1240] 从结果来看，BlendMask在效果和速度上都优于目前的实例分割算法...R-CNN要好，因为BlendMask的mask分辨为56而Mask R-CNN的只有28，另外YOLACT是难以区分相邻实例的，而BlendMask则没有这个问题 Discussions *** Comparison...*** BlendMask通过更合理的blender模块融合top-level和low-level的语义信息来提取更准确的实例分割特征，该模型综合各种优秀算法的结构，例如YOLACT，FOCS，Mask
直接转换流程直接转换的流程如下：内容读取：读取 AI 框架生成的模型文件，并识别模型网络中的张量数据的类型/格式、算子的类型和参数、计算图的结构和命名规范，以及它们之间的其他关联信息。...目前官方支持加载 ONNX 模型并进行推理的 AI 框架有：Caffe2、PyTorch、MXNet、ML.NET、TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持...ONNX 可以提供计算图的通用表示，帮助开发人员能够在开发或部署的任何阶段选择最适合其课程的框架。ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。...同时还应具备良好的扩展性，能够适应新出现的算子和模型结构。...onnx.checker.check_model用于检查模型格式是否正确，如果有错误的话该函数会直接报错。模型是正确的，控制台中应该会打印出"Model correct"。
设备上的训练似乎没有什么变化：仍然只支持全连接和卷积层。...CoreML.framework 使用 Core ML 模型的 iOS API 没有太大变化。尽管如此，还是有一些有趣的事情需要指出。...取而代之，使用YourModel(configuration:)或新的YourModel.load()方法，该方法让你可以处理模型加载错误，比如加密模型无法解密的错误。...所有这些转换器都构建在同一个技术栈上，使用了一种称为 MIL 或模型中间语言的东西。对于这类模型，不需要再使用 tfcoreml 或 onnx-coreml。...用于 Keras 1.x、Caffe 和 ONNX 的旧转换器。这些都是有专门用途的转换器。它们将不会再进一步开发，而只会进行 Bug 修复。不建议再使用 ONNX 转换 PyTorch 模型！
最后，通过将可变形（deformable）卷积合并到骨干网络中，使用更好的 anchor 尺度和长宽比优化预测head，并添加新颖的快速 masks 重新评分分支，我们的YOLACT ++模型可以在MS...一文读懂实时实例分割模型 YOLACT 1 Fast Mask Re-Scoring Network Mask 评分分支由6个具有ReLU非线性的卷积层和1个全局池化层组成。...由于没有特征级联，也没有fc层，因此速度开销仅为〜1 ms。 ?...与YOLACT的原始配置相比，前者和后者分别增加了5/3倍和3倍的 anchors 数量 ? 实验结果 ? mask mAP and speed on COCO test-dev ?...YOLACT vs YOLACT++ 虽然YOLACT++还没有开源，但各位CVers可以看一下已经开源的YOLACT： https://github.com/dbolya/yolact CVer 推荐阅读
论文巧妙地基于one-stage目标检测算法提出实时实例分割算法YOLACT，整体的架构设计十分轻量，在速度和效果上面达到很好的trade-off。 ...($>30fps$)实例分割算法YOLACT，论文的主要贡献如下： 基于one-stage目标检测算法，提出实时实例分割算法YOLACT，整体的架构设计十分轻量，在速度和效果上面达到很好的trade-off...这样做的原理在于，mask在空间上是连续的，卷积能很好地保持这种特性，因此原型mask通过全卷积生成的，而全连接层虽然不能保持空间连贯性，但能很好地预测语义向量，于是用来生成instance-wise的...整体的实现与大多数的语义分割模型类似，区别在于主干网络使用了FPN来增加网络的深度，并且保持较大的分辨率($P_3$, 原图1/4大小)来提高小物体的识别。...使用smooth-$L1$训练bbox预测，使用带背景类的softmax交叉熵训练分类预测，OHEM正负比例为$1:3$。
但上述工具的局限性很大，因为如果没有提供相关的prototxt文件，那么可视化结果就无从谈起。而且...Caffe现在热度也一般般了。 Netron 不好意思，Netron 这款工具真的可以为所欲为。...这里Amusi有个疑问，国内咋没有人分享这个工具，难道......没错，是俺发现的早（羞羞.jpg）。 ? 吹这么多，到底这款软件有啥功能和特点呢？ 来，让我们瞧一瞧！ ?...Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具（viewer）。...Netron 支持目前大多数主流深度学习框架的模型，如下所示： ONNX（.onnx，.pb） Keras（.h5，.keras） CoreML（.mlmodel） TensorFlow Lite（.tflite...Netron supports ONNX (.onnx, .pb), Keras (.h5, .keras), CoreML (.mlmodel) and TensorFlow Lite (.tflite
这个结构中有很多层，在部署模型推理时，这每一层的运算操作都是由GPU完成的，但实际上是GPU通过启动不同的CUDA（Compute unified device architecture）核心来完成计算的...，CUDA核心计算张量的速度是很快的，但是往往大量的时间是浪费在CUDA核心的启动和对每一层输入/输出张量的读写操作上面，这造成了内存带宽的瓶颈和GPU资源的浪费。...横向合并可以把卷积、偏置和激活层合并成一个CBR结构，只占用一个CUDA核心。纵向合并可以把结构相同，但是权值不同的层合并成一个更宽的层，也只占用一个CUDA核心。...更低的数据精度将会使得内存占用和延迟更低，模型体积更小。如下表为不同精度的动态范围： INT8只有256个不同的数值，使用INT8来表示 FP32精度的数值，肯定会丢失信息，造成性能下降。...，如果在转换模型中出现内存不够用的错误信息，可以将max_workspace_size 参数设置大点后再运行即可。
前言：上次讲了YOLOv3中的模型构建，从头到尾理了一遍从cfg读取到模型整个构建的过程。其中模型构建中最重要的YOLOLayer还没有梳理，本文将从代码的角度理解YOLOLayer的构建与实现。...，通过遍历得到的x和y就能遍历全部格子。...YOLOLayer 在之前的文章中讲过，YOLO层前一层卷积层的filter个数具有特殊的要求，计算方法为： 如下图所示： ?...训练过程： YOLOLayer的作用就是对上一个卷积层得到的张量进行处理，具体可以看training过程涉及的代码(暂时不关心ONNX部分的代码)： class YOLOLayer(nn.Module)...代表开放式神经网络交换 pytorch中的模型都可以导出或转换为标准ONNX格式 在模型采用ONNX格式后，即可在各种平台和设备上运行 在这里ONNX代表规范化的推理过程
注意论文中的Skip-Connection其实指的是类似残差模块中的两个分支相加的操作（如下图），而不是更常见的Encoder和Decoder之间的跳层连接。...为了既能跟MobileOne这种轻量级网络对比，又能在 ImageNet 上和别的模型一较高下，论文中提出了7个 Fast-ViT的变种，各个变种的设置如下： 5....总结 整个论文是比较实用的，没有太多自己的原创性的点子，更多的是将一些现有的网络结构设计思想融合进MobileOne的推理时单分支的网络结构中来。...但要明白这是用iPhone 12 Pro Max上使用CoreML来测试的，本身iPhone 12 Pro Max 采用的A14芯片很强，而且CoreML针对苹果的硬件有专门的优化，所以在安卓机器或者低端一些的...iPhone 上，采用别的推理引擎（如ONNX， MNN， TCNN）进行推理时，很有可能达不到这么高的速度，所以像 FastVit-MA36这种FLOPS 约为8G的模型在手机上用起来还是需要验证的。
这是一个很好的数据库， 人们谁想尝试学习技术和模式识别方法的真实世界的数据， 同时花费极小的努力， 对预处理和格式。...生成模型 给出了手写数字的 28×28 图像， 找到了能够准确预测数字的模型。 我们需要在我们的机器上设置一个工作环境来培训、测试和转换自定义的深层学习模式， CoreML 模型。...model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=200, verbose=2) 通过去除辍学层来准备推理模型...model.save('mnistCNN.h5') Keras 到 CoreML: 要将您的模型从 Keras 转换为 CoreML， 我们需要执行更多的其他步骤。...您已经设计了您的第一个 CoreML 模型。使用此信息， 您可以使用 Keras 设计任何自定义模型， 并将其转换为 CoreML 模型。
ONNX、TensorRT、从源码编译 mmcv-full、如何贡献代码 感谢 @bofen97 @Fu0511 @Eugene Liu @zhicheng 对 MMCV 的贡献。...的权重初始化问题 - 修复 RPN 可视化的类型错误 - 修复 MMDetection Tutorial 中 colab 链接失效的问题 - 确保 scale_factor 和 bbox 的 device...以及数据类型保持一致 - 解耦 sampling 策略和损失函数 - 修复 RandomAffine 中 bbox 坐标问题 - 修复 convfc head 中 cls/reg 层的初始化问题 -...修复 auto_augment 中 image_shape 错误的问题 - 修复二阶段模型中没有 kwargs 参数的问题 代码改进 - 统一 stuff head 和 panoptic head 的接口...MMClassification 新功能 - 新增了 T2T-ViT 和 Res2Net 两个 backbone 和预训练模型 - 新增了对 ImageNet 21k 数据集的支持 - 新增了一个可视化数据预处理效果的小工具
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