Peyton

可以手动复制val2014然后重命名发自我的荣耀手机-------- 原始邮件 --------发件人： Cai-ma ***@***.***>日期： 2021年8月21日周六 晚上10:45收件人： pprp/voc2007_for_yolo_torch ***@***.***>抄送： Subscribed ***@***.***>主 题： [pprp/voc2007_for_yolo_torch] 为什么image目录下没有生成test2014文件夹？ (#9) —You are receiving this because you are subscribed to this thread.Reply to this email directly,...

@li0128 @yubaoliu hey, I come across the same problem and solved it by change the file: utils.py in around 205: ``` class unetUp(nn.Module): def __init__(self, in_size, out_size, is_deconv): super(unetUp, self).__init__()...

May be [this repo](https://github.com/kaijieshi7/awesome-dynamic-convolution) can meet your requirements. IMO, Context-Gated Convolution belongs to both dynamic convolution and attention module. You can refer to [this blog](https://zhuanlan.zhihu.com/p/354507714) to get more information about...

@zhushuyun I think most of works is based on artificially added noise. It is hard to get a denoise image while you input a real image with noise.

您好，可以尝试在width和height中设置您需要的图片大小

修改 https://github.com/pprp/landmark_annotation/blob/5e3aac00a47b160f521f882259eec2471f4fd4e5/keypoints.py#L291 的内容即可

查一下pyinstaller命令，有几个选项可以减少exe包的大小

pyinstaller -Fw keypoints.py

Hi, @Jerryme-xxm 这里实验参数应该没有进行修改，几乎所有实验都是用的默认的这一套配置，你可以看到在run.sh中，mobilevit并没有修改参数。 之前实验运行使用的是单卡V100。 精度不同影响因素很多，具体分析可以看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109166845 但是很遗憾,由于时间很久了，当时运行的日志已经丢失。如果想要提高精度，建议可以适当修改学习率，优化器，Vit模型一般很少使用SGD，学习率一般也比较小。可以试试LAMB优化器？ 第二点，这个repo并没有完全对齐mobilevit的参数设置。除了学习率，batch， wd以外，还需要注意数据增强方面的完全对齐。 第三点，mobilenet由于使用的是深度可分离卷积，碎片化内存会比较耗时。而mobilevit中由于部分使用了vit架构，可能一定程度上能缓解这个问题。 最后，mobilevit复现实际上模型直接把官方的实现拿过来了，并没有修改。本项目目前还没有提供剪枝和蒸馏的操作，推荐一个库：[mmrazor](https://www.github.com/open-mmlab/mmrazor) 这里提供的蒸馏操作还是可以的。但是剪枝目前只支持cnn类的，vit类还没有支持。

transforms.resize是预处理，可以修改为自己的60*160