文件名称：Matlab如何指定gpu跑代码-Grid-Anchor-based-Image-Cropping-Pytorch:与Ubuntu上的Pyth
文件大小：65.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 05:28:51
系统开源
Matlab如何指定gpu运行代码基于网格锚的图像裁剪火炬 该存储库包括我们对会议版本所做的一些扩展。 有关详细信息，请阅读。 某些代码（包括roi align和rod align）被编写为带有或不带有CUDA的C ++中的PyTorch扩展。 我们注意到PyTorch API在v1.0之后发生了很大变化，因此我们的正式实现与PyTorch 1.0或更高版本不完全兼容。 在此存储库中，我们升级了接口以使我们的代码再次流畅。 现在，我们为Python2.7和Python3.5用户提供了与PyTorch 1.2兼容的预构建捆绑包。 官方PyTorch实施 要求 PyTorch 1.0或更高版本，numpy，cv2，scipy。 用法 下载源代码，和。 确保您的设备已启用CUDA。 生成并安装roi_align_api和rod_align_api的源代码。 运行TrainModel.py可以在我们的数据集上训练新模型，或者运行demo_eval.py可以在任何图像上测试经过预训练的模型。 编译说明 对于Python3用户，在开始构建源代码并安装软件包之前，请在/ root / to / Gr
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Grid-Anchor-based-Image-Cropping-Pytorch-master
----augmentations.py(13KB)
----ShuffleNetV2.py(6KB)
----rod_align()
--------setup.py(2KB)
--------functions()
--------make_python2.sh(601B)
--------src()
--------__init__.py(0B)
--------make.sh(602B)
--------modules()
----roi_align()
--------setup.py(2KB)
--------functions()
--------make_python2.sh(593B)
--------src()
--------__init__.py(0B)
--------make.sh(594B)
--------modules()
----TrainModel.py(8KB)
----croppingDataset.py(8KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(5KB)
----demo_eval.py(4KB)
----prebuilt_bundles()
--------py35()
--------py27()
----croppingModel.py(12KB)
----make_all_python2.sh(81B)
----make_all.sh(65B)
----misc()
--------FEV.zip(1.64MB)
----.gitattributes(66B)
----annotation()
--------GalaSoft.MvvmLight.Extras.dll(18KB)
--------GalaSoft.MvvmLight.Extras.xml(26KB)
--------ImageCrop2.exe.config(182B)
--------Microsoft.Practices.ServiceLocation.xml(15KB)
--------System.Windows.Interactivity.dll(55KB)
--------ImageCrop2.exe(164KB)
--------GalaSoft.MvvmLight.Platform.xml(19KB)
--------GalaSoft.MvvmLight.dll(29KB)
--------Microsoft.Practices.ServiceLocation.dll(18KB)
--------GalaSoft.MvvmLight.Platform.dll(14KB)
--------ImageCrop2.vshost.exe(22KB)
--------GalaSoft.MvvmLight.xml(98KB)
--------ImageCrop2.vshost.exe.config(182B)
--------ref_code()
--------ImageCrop2.vshost.exe.manifest(479B)
----mobilenetv2.py(5KB)
----ref_code()
--------MainWindowViewModel.cs(3KB)
----pretrained_model()
--------mobilenetv2_0.5-eaa6f9ad.pth(7.63MB)
--------mobilenetv2_1.0-0c6065bc.pth(13.55MB)
--------mobilenetv2_0.75-dace9791.pth(10.21MB)
--------mobilenet_0.625_0.583_0.553_0.525_0.785_0.762_0.748_0.723_0.783_0.806.pth(11.29MB)
--------shufflenetv2_x0.5_60.646_81.696.pth.tar(5.27MB)
--------shufflenetv2_x1_69.402_88.374.pth.tar(8.78MB)
--------shufflenet_0.615_0.568_0.548_0.520_0.785_0.755_0.738_0.713_0.774_0.801.pth(7.29MB)