TPU RetinaNet - TypeError - 腾讯云开发者社区

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论文阅读: RetinaNet

并将该网络结构起名RetinaNet： ? 文章也对于 γγ\gamma 的取值做了一番实验： ?...Loss FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt)FL(pt)=−(1−pt)γlog⁡(pt) FL(p_t) = -(1-p_t)^\gamma \log(p_t) new network：RetinaNet...RetinaNet = FPN + sub-network + FL Note： RetinaNet简单而十分强大，以至于成为了当下最佳(accuracy/speed/complexity trade-off...RetinaNet的detector部分是两条平行pipe-line，且设计相同 (除了尾部的output不一样) 但参数不共享 (Faster R-CNN中第一层的参数是共享的) 。...RetinaNet就是一个FPN-based的one-stage detector，靠着最后面的focal loss来解决由于过量background而引起的类别不平衡。

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RetinaNet网络详解

摘要 Retinanet 是作者 Tsung-Yi Lin 和 Kaiming He（四作）于 2018 年发表的论文 Focal Loss for Dense Object Detection....3，网络架构 retinanet 的网络架构图如下所示。...注意：在 RetinaNet 的 FPN 模块中只包括卷积，不包括 BN 和 ReLU。 3.3，Head Head 即预测头网络。...Retinanet 的 neck 输出 5 个分支，即输出 5 个特征图。...RetinaNet 论文和代码详解轻松掌握 MMDetection 中常用算法(一)：RetinaNet 及配置详解

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mmdetection之RetinaNet注释详解

preface 本文记录 mmdetection 对 RetinaNet 训练的流程，包括标签获取，anchor 生成，前向训练，以及各步骤中 tensor 的形状，仅供复习用处。...=num_total_samples) return loss_cls, loss_bbox get_anchors 这里通过每一层的 FPN 特征大小来生成每一层对应的 anchor，在 RetinaNet...RetinaNet 选用的是一般的 MaxIoUAssigner，是根据 anchor 和 gt_bboxes 的 IoU 进行匹配的 assigner=dict( type='MaxIoUAssigner...= bboxes1[..., :4] return bbox_overlaps(bboxes1, bboxes2, mode, is_aligned) sampler.sample RetinaNet...self.pos_gt_labels = None bbox_coder.encode & bbox2delta 这个是从 Faster RCNN 开始就祖传的 box 编码，RetinaNet

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TorchVision对象检测RetinaNet推理演示

torchvision对象检测介绍 Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习： - Faster-RCNN- Mask-RCNN- FCOS- RetinaNet...KeyPointsRCNN 其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下：最近一段时间本人已经全部亲测，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本与C++版本推理，本文以RetinaNet...RetinaNet转ONNX 把模型转换为ONNX格式，Pytorch是原生支持的，只需要把通过torch.onnx.export接口，填上相关的参数，然后直接运行就可以生成ONNX模型文件。...相关的转换代码如下： model = tv.models.detection.retinanet_resnet50_fpn(pretrained=True) dummy_input = torch.randn...模型转换之后，可以直接查看模型的输入与输出结构，图示如下： RetinaNet的ONNX格式推理基于Python版本的ONNXRUNTIME完成推理演示，这个跟我之前写过一篇文章Faster-RCNN

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TypeError: object()

日常编写Python代码的过程中，特别是Python新手，经常会遇到这样的错误： TypeError: object() takes no parameters 对于上面这个错误，很容易迷惑我们，因为这个错误信息没有很明确的指出...如果属性在对象里不存在，我们会得到一个错误信息，指明了哪个地方的代码有问题和出问题的原因，但是和我们上面说的错误 TypeError: object() takes no parameters 这个错误是我在创建对象实例时报的错误...TypeError: object() takes no parameters 整个流程下来，最让人迷惑的地方是，Python没有这样报错： “object.

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Google TPU 101

谷歌TPU为何“杀疯了”？》描绘了谷歌 TPU 大战英伟达 GPU 的“神仙打架”场面。刚好，我的老朋友 Grissom 写了一篇超硬核的TPU技术深潜文，把背后的门道拆解得明明白白。...TPU 芯片 ≠ TPU 系统：从单卡到 TPU Pod 3.1 TPU 的 scale-first 设计 TPU 在设计之初就假设模型会持续变大，多芯片协同训练是常态而不是例外。...3.3 Cloud TPU 部署模型与拓扑细节在 Cloud TPU 上，Google 提供的是以 TPU VM 为基础的编程模型 [2]。...在 TPU 上，不存在很多开发者已经习惯的概念，例如「TPU Kernel」、「TPU shared memory」或「TPU launch configuration」。...TPU 的优势、限制与适用边界 6.1 TPU 的“甜点区” 综合硬件和软件的取舍，TPU 的「甜点区」非常清晰 [1,2]： • 大模型训练：尤其是 Transformer 类模型，在大规模 Pod

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似懂非懂Google TPU

谷歌的这款芯片被称作 Tensor Processing Unit，简称 TPU，是Google专门为深度学习定制的芯片。...第一次出现是在2016年的Google I/O大会上，最近在体系结构顶级会议 ISCA 2017 上面，描述 TPU 的论文被评为最佳论文，让TPU又火了一把。...不适合训练，适合做推断，TPU是一种ASIC，先用GPU训练神经网络，再用TPU做推断。...• 一个TPU的MAC是Tesla K80的25倍，片上内存容量达到K80的3.5倍，而且体积更小。...Jouppi说，虽然 TPU 有很多矩阵乘法单元，但 TPU 比“GPU 在思路上更接近浮点单元协处理器”，TPU 没有任何存储程序，仅执行从主机发送的指令。

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Paper: Google TPU

TPU 架构 TPU被设计成一个协处理器，通过PCI-E总线与CPU进行数据交换，同时，TPU自己不会主动去内存中取指令，所有运行指令都是CPU通过PICE主动发送到TPU的指令缓存buffer中去执行...，所以其实TPU其实更像是一个单纯的计算单元协处理器。...[tpu-arct.png] TPU的核心是 256*256的矩阵运算单元，能够计算8bit的整数乘法及加法。...TPU使用了4级的流水线，来充分利用矩阵运算单元。TPU中，计算和存储单元占据了接近70%的面积，控制单元仅有2%。...[perf.png] [perf-figure.png] 功耗谷歌的数据显示，能耗比GPU和CPU高出很多 [pw.png] TPU设计调整结果是TPU很吃内存带宽，带宽提高4倍，性能能提高三倍。

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使用 RetinaNet 进行航空影像目标检测

（右边）使用RetinaNet进行车辆检测（以绿色框注释）使用RetinaNet检测汽车和游泳池介绍出于税收评估的目的，通常情况下，调查是在实地进行的。...Retinanet 我们将使用 Fizyr实现 Keras implementation of RetinaNet。...下面的脚本将安装RetinaNet和其他必需的包。...这个AMI预装了keras-retinanet和其他必需的包。你可以在使用 workon retinanet 命令激活RetinaNet的虚拟环境之后开始使用该模型。...模型的训练与评估至此，数据集和RetinaNet项目代码及所需环境已经准备完成，让我们继续在该数据集上训练RetinaNet模型吧。

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Python报错TypeError:

Traceback (most recent call last): File "1.py", line 12, in if n>=100:print(int(n)/10) TypeError

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【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

RetinaNet凭借结构精简，清晰明了、可扩展性强、效果优秀，成为了很多算法的baseline。...本文不去过多从理论分析focalloss的机制，从代码角度解析RetinaNet的实现过程，尤其是anchor生成与匹配、loss计算过程。...论文链接： https://arxiv.org/abs/1708.02002 参考代码链接： https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet 网络结构网络结构非常清晰明了...因为retinanet认为coco数据集按照此策略，匹配不到的情况非常少。...结语 RetinaNet是一个结构非常清晰的目标检测框架，backbone以及neck的FPN非常容易更换掉，head的定义也非常简单。

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【Python报错已解决】`TypeError`：`TypeError: string indices must be integers`

想成为一名优质的博主那么这篇专栏你一定要去了解引言在Python编程中，TypeError是一个常见的错误类型，它表示在操作或函数调用中使用了错误的类型。...本文将探讨一个具体的TypeError：TypeError: string indices must be integers。我们将通过逐步推理分析，提出有针对性的解决方案。...尝试使用字符串索引访问字符，但使用了错误的索引类型 character = my_string["two"] 上面的代码试图使用一个字符串索引来访问字符串中的字符，但由于使用了错误的索引类型（字符串而不是整数），会导致TypeError...1.2 报错分析：错误信息可能如下： TypeError: string indices must be integers or slices, not str 这个错误通常发生在尝试使用非整数类型（...四总结当遇到TypeError: string indices must be integers错误时，通常意味着我们尝试使用非整数类型作为字符串的索引。

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【Python报错已解决】`TypeError`：`TypeError: not enough arguments for format string`

想成为一名优质的博主那么这篇专栏你一定要去了解引言在Python编程中，TypeError是一个常见的错误类型，它表示在操作或函数调用中使用了错误的类型。...本文将探讨一个具体的TypeError：TypeError: not enough arguments for format string。我们将通过逐步推理分析，提出有针对性的解决方案。...尝试使用错误的参数数量进行字符串格式化 formatted_string = "The answer is %d" % 42 上面的代码试图使用一个格式化字符串来创建一个格式化的字符串，但由于提供的参数数量不正确，会导致TypeError...1.2 报错分析错误信息可能如下： TypeError: not enough arguments for format string 这个错误通常发生在尝试使用旧式的字符串格式化方法（如%操作符）时

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python:TypeError: mu

print Derived().meth() File "t2.py", line 10, in meth super(Derived,self).meth() TypeError

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TPU使用说明

1 TPU分类和收费标准 1.1 分类和计费说明地区抢占式TPU Cloud TPU 美国 \$1.35/hour \$4.5/hour 欧洲 \$1.485/hour \$4.95/...hour 亚太区地区 \$1.566/hour \$5.22/hour 抢占式 TPU 是 Cloud TPU 在需要将资源分配给另一项任务时，可以随时终止（抢占）的 TPU。...抢占式 TPU 的费用要比普通 TPU 低廉得多。 TPU 以 1 秒钟为增量单位进行计费。为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。...也就是说仅在启动 TPU 之后，Cloud TPU 的计费才会开始；在停止或删除 TPU 之后，计费随即停止。...抢占式 TPU 的费用是每小时 $1.35，而非普通 TPU 的每小时 $4.50。

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灵魂三问 TPU

v3 就是第三代 (2018) TPU，样子如下。...而第一代 (2015) 和第二代 (2017) 的 TPU 样子如下。查了下第三代 TPU 每个核心的价格是每小时 8 美元。...WHY：为什么 TPU 在神经网络上有效？ HOW：怎么玩 TPU + Keras？ 1 WHAT TPU 是什么？...最后看看专门为矩阵计算设计的 TPU？ 1.4 TPU TPU 是 google 专门为大型神经网络里面的大型矩阵运算而设计的，因此不是通用处理器。...try block 里面分别检测出 TPU，并创建 TPU 分布式策略，然后用 keras_to_tpu_model 来将 model 装成 tpu_model。之后就可以愉快的训练模型了。

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TPU使用说明

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终于能用Google的TPU跑代码了，每小时6.5美元

然而，Google 的 TPU 一直只在内部使用，此次 Google 首次对外全面开放自家的 TPU，这或许意味着谷歌正式向英伟达的 GPU 开炮，加速 TPU 的商业化进程，在 AI 基础设施领域抢占地盘.../2017/08/transformer-novel-neural-network.html)）用于目标检测的 RetinaNet（https://github.com/tensorflow/tpu/...blob/master/models/official/retinanet/README.md）为了节约你的时间和精力，我们将持续测试这些模型实现在标准数据集上的性能和收敛至期望准确率的情况。...热爱探索的机器学习专家可以使用我们提供的文档（https://cloud.google.com/tpu/docs/）和工具（https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tpu-tools...如果你现在就开始使用 Cloud TPU，那么在今年晚些时候我们推出 TPU pod 时，你将会从训练时间到准确率的大幅提升中收益。

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TPU使用说明

1 TPU分类和收费标准 1.1 分类和计费说明地区抢占式TPU Cloud TPU 美国 $1.35/hour $4.5/hour 欧洲 $1.485/hour $4.95/hour 亚太区地区...$1.566/hour $5.22/hour 抢占式 TPU 是 Cloud TPU 在需要将资源分配给另一项任务时，可以随时终止（抢占）的 TPU。...抢占式 TPU 的费用要比普通 TPU 低廉得多。 TPU 以 1 秒钟为增量单位进行计费。为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。...也就是说仅在启动 TPU 之后，Cloud TPU 的计费才会开始；在停止或删除 TPU 之后，计费随即停止。...= tpu.rewrite(axy_computation, inputs) tpu_grpc_url = TPUClusterResolver( tpu=[os.environ['TPU_NAME

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Focal Loss和它背后的男人RetinaNet

但是怕是很多人会不知道这篇论文中所提出的one stage目标检测模型RetinaNet，这也难怪，就连论文里面也说了RetinaNet模型层面没有大的创新，模型效果主要靠Focal Loss。...RetinaNet作为RCNN系中one stage检测模型的代表，我觉得依然有学习研究的价值，这不仅会让你加深对RCNN系模型的理解，而且有利于学习后面新的模型，毕竟后面很多模型都是借鉴了RetinaNet...RetinaNet可以看成RPN的多分类升级版，和RPN一样，RetinaNet的backbone也是采用FPN，anchor机制也是类似的，毕竟都属于RCNN系列作品。...这样RetinaNet的backbone得到特征也是5个level，分别为，其stride分别为。一点题外话就是FCOS的backbone也是取，也算是借鉴了RetinaNet。...RPN中设定的两个阈值为，而RetinaNet设定的阈值为。

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RetinaNet网络详解

mmdetection之RetinaNet注释详解

TorchVision对象检测RetinaNet推理演示

TypeError: object()

Google TPU 101

似懂非懂Google TPU

Paper: Google TPU

使用 RetinaNet 进行航空影像目标检测

Python报错TypeError:

【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

【Python报错已解决】`TypeError`：`TypeError: string indices must be integers`

【Python报错已解决】`TypeError`：`TypeError: not enough arguments for format string`

python:TypeError: mu

TPU使用说明

灵魂三问 TPU

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终于能用Google的TPU跑代码了，每小时6.5美元

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Focal Loss和它背后的男人RetinaNet

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