LateBird

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Results 39 comments of LateBird

[E] [TRT] Network must have at least one output

tensorrt:7.0.0.11，onnx 1.5.0和1.6.0都试过 都不行，用onnx runtime能够得到输出结果，报错信息如下： ---------------------------------------------------------------- Input filename: ../yolov4-p5.onnx ONNX IR version: 0.0.6 Opset version: 11 Producer name: pytorch Producer version: 1.6 Domain: Model version: 0 Doc string: ---------------------------------------------------------------- ERROR: ModelImporter.cpp:92...

/usr/bin/ld: CenterFace_trt: hidden symbol `cudaMemcpyAsync' in /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudart_static.a(libcudart_static.a.o) is referenced by DSO /usr/bin/ld: 最后的链结失败: 错误的值

cudnn跟你不一样，是cudnn7.1.6，其他都一样，跟着ReadMe里面的install来的

用darknet框架来做这个任务的优势在哪儿

膜拜大佬的coding能力

用darknet框架来做这个任务的优势在哪儿

我跑了ncnn那个demo，没有具体看代码，从结果图片来看，关键点是对的，但是人脸框好像有些问题

能提供dbnet的训练代码和onnx转换代码吗

您好，项目里面DBNet用的什么backbone呢？

能提供dbnet的训练代码和onnx转换代码吗

@ZetaoYang 好的，谢谢

测试效果差（距离镜头近）。

关键点受人脸框影响还是挺大的，训练时候的剪裁方式可能跟测试的时候不同，怎样才能让训练好的模型更有普适性呢？数据增强么？ @gjd2017

测试效果差（距离镜头近）。

其他的数据集的话，标注的点都不太一样，怎么融合？

想请教下yolov3针对车牌识别具体做了哪些优化

端到端检测识别，您打算尝试哪些方法呢？ @huxiaoman7

ocr.cfg

还有text.cfg，最后输出40，想知道1）检测思路是什么 2）基于什么样的标注训练的呢