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作者：明泽danny来源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/268409221https://zhuanlan.zhihu.com/p/268405193语义分割论文语义图像分割是计算机视觉中发展最快的领域之一，有着广泛的应用。在许多领域，如机器人和自动驾驶汽车，语义图像分割是至关重要的，因为它提供了必要的上下文，以采取行动，基于对场景的理解在像素级。对于图像的理解有一

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model = nn.DataParallel(model)测试结果相差特别多(如下图所示),加了这句mIoU是第一个结果0.8847,没加是0.4929(以mIoU为例,可以看到其他各项指标也都掉的严重),所以决定花点心思把nn.DataParallel(model)搞清楚。指标结果掉的严重这里需要注意一下:多卡训练要考虑通信开销的, 是个trade-off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少

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内核

Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);原因是你两张图片的顺序反了，一般是右边图像在前，左边图像在后 输入到函数中。

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