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AlexeyAB-DarkNet源码解析
请问怎么才能获取每一次迭代的边界框损失值呢?
在多GPU训练中,您在[这里](https://github.com/BBuf/Darknet#63-%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E9%87%8D%E7%82%B9%E5%85%B3%E6%B3%A8)说cfg文件中的**max_batches**参数要设置为原来的**GPUS**倍,但是[AlexAB大神的README](https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-with-multi-gpu)中好像并没有提及,请问是什么原因?
什么情况?为了看源码 没有办法啊
小目标筛除
你好,由于需要resize原图训练,在原图resize后目标可能会很小,会影响训练精度,请问这个在代码里能做调整吗,比如分辨率小于10x10的目标不载入训练。
多了很多参数,暂时还没搞明白后处理都多了哪些操作 嵌入式端没有后处理,只能自己摸索着写,多谢
我看了您的博客,获益匪浅,想请问您有没有用过他的反卷积层呢?最近我想用AlexeyAB的darknet的反卷积层,发现其是个半成品,自己改了改,出现了各种问题,主要还是我对源码了解不够深刻。。。。我看您对源码了解很深,所以,您有时间的话,能帮忙看一下这个反卷积层如何用起来嘛?非常感谢~~
你好,请问你使用过torch-mlir这个工具吗?有尝试过将yolov3模型经过torch-mlir工具转为mlir表达吗?
Darknet-master/src/blas.c:317:6: error: redefinition of ‘variance_cpu’