在docker中运行时，由于配置的共享内存不足导致。新建docker时，

model.train()与model.val()区别

pytorch转openvino模型

转自python下的opencv画矩形和文字注释https://blog.csdn.net/alansss/article/details/849786721. 画矩形函数调用:cv2.rectangle(img,pt1,pt2,color,thickness,line_type,shift)img: 图像.pt1: 矩形的一个顶点。pt2: 矩形对角线上的另一个顶点color: 线条颜色 (RG

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文链接一、文章创新点这篇文章在结构上将卷积神经网络最后几层的全连接层用卷积层替代。为了用在语义分割任务重，对于卷积后得到的结果上采样到原图的大小。在上采样的过程中，不仅仅是上采样最后一层pool5层，得到FCN-32s（特征图长宽扩大32倍，与原图大小相同。基于AlexNet），...

在选择图片中不存在的物品时，有3种方式“Random Sampling”、“Popular Sampling”和“Adversarial Sampling”。即，LVLM(Large Vision-Language Models)倾向于生成与描述中的目标图像不一致的对象。这篇文章主要是评价视觉-语言模型中出现“幻觉”的评价。（POPE，基于轮询的对象探测评估）。

以下内容是根据刘建平的求导博客做的相关笔记一、导数的定义与布局1. 相关说明2.导数布局导数部分有分子布局和分母布局两种情况。分子布局和分母布局相差一个转置。标量对向量求导布局向量对向量求导布局求导布局总结二、矩阵向量求导之定义法...

函数)，遇到的一些问题记录。使用官方的bert模型。

pytorch历史版本文件下载

在选择图片中不存在的物品时，有3种方式“Random Sampling”、“Popular Sampling”和“Adversarial Sampling”。即，LVLM(Large Vision-Language Models)倾向于生成与描述中的目标图像不一致的对象。这篇文章主要是评价视觉-语言模型中出现“幻觉”的评价。（POPE，基于轮询的对象探测评估）。