senlinuc

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关于no-blstm的一些疑惑

cnn跟blstm输出的特征向量并没有本质区别，都是图像切片的表征，不同的是blstm会在cnn特征的基础上做了更大感受野的融合。 理论上blstm融合后的特征会更好，特别是对于复杂的情况，比如VGG英文数据集上no-blstm的效果要差很多。 这方面貌似没有发现有类似尝试的论文，no-lstm算是一个灵机一动的尝试，工程方面的意义更大些吧。

测试程序,开启ONLY_CPU,运行不正常,结果为空;CUDNN下运行正常.

densenet的cpu版很慢，我没测，看来还有bug

合成的中文数据百度盘已的失效

已更新

ocr_test densenet-no-blstm cpu模式前向识别报错： Trying to copy blobs of different sizes.

denseblock层的cpu代码好像是有问题的。

Config / weights for ViTPose-G

still waiting :'(

Cannot export classification model to ONNX

change remove_center=int(remove_center) to **remove_center_i**=int(remove_center) in dcnv3_func.py can solve it