Advertisement

AlphaPose轻量化SPPE训练代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
SPPE（轻量化单人姿态估计网络）的训练代码，其使用步骤如下：首先，请将数据集下载后放置至名为 `train_demo/data` 的文件夹中。接下来，通过执行命令 `pip install -r requirements.txt` 来安装必要的依赖项。随后，需要安装 `pycocotools` 和 `alphapose` 库。具体操作包括：进入 `train_demo` 目录，并执行命令 `python setup.py install` 进行安装。之后，执行 `python setup1.py build develop` 命令以构建和开发环境。最后，启动训练过程，使用命令 `python train_demo/train.py` 开始运行。有关更多信息和参考资料，您可以查阅以下博客文章：https://blog..net/xzq1207105685/article/details/119331007

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • AlphaPose简化版SPPE训练代码
    优质
    简介：本项目提供AlphaPose简化版本SPPE模块的训练代码，旨在降低使用门槛，方便研究者快速上手进行姿势估计模型的训练与测试。 AlphaPose的轻量化单人姿态估计网络（SPPE）训练代码使用步骤如下： 1. 下载数据集并将其放置在train_demo/data文件夹内。 2. 安装所需的Python包：`pip install -r requirements.txt` 3. 安装pycocotools和alphapose： 3.1 进入到train_demo目录下，运行以下命令安装相关库： ``` python setup.py install python setup1.py build develop ``` 4. 开始训练：使用`python train_demo/train.py`启动模型的训练过程。
     
  • AlphaPose源代码（PyTorch版）
    优质
    AlphaPose源代码（PyTorch版）是基于深度学习的人体姿态估计项目，采用PyTorch框架实现高效准确的姿态识别。 上海交大刚刚开源了人体姿态估计项目AlphaPose的源代码，该版本基于PyTorch框架。
     
  • 轻量级YOLOv5预训练模型权重文件
    优质
    本资源提供了一个轻量级的YOLOv5预训练模型权重文件，适用于需要快速目标检测的应用场景，能够有效降低计算成本并保持高效性能。 YOLOv5-lite预训练权重文件包括V5lite-e.pt、V5lite-s.pt、V5lite-g.pt以及V5lite-c.pt。这些是用于YOLOv5-lite模型的预训练权重文件，适用于不同的应用场景需求。
     
  • 使用PyTorch进行MNIST分类的量化感知训练 浮点训练与多bit后量化及多bit量化感知训练的效果比较
    优质
    本文探讨了在PyTorch框架下对MNIST数据集进行分类任务时，不同量化策略（浮点训练、多比特后量化和多比特量化感知训练）的性能差异。通过对比实验分析，为深度学习模型的高效部署提供了有价值的参考。 本段落对比了基于PyTorch的量化感知训练在MNIST分类任务中的效果，包括浮点训练、多bit后量化以及多bit量化感知训练之间的差异。通过这些不同的方法，可以评估哪种策略最适合模型压缩与加速的需求，在保持高精度的同时减少计算资源消耗。
     
  • ModNet迭代训练代码
    优质
    简介：本项目提供了一个用于训练和优化ModNet模型的迭代代码库。通过持续改进与测试流程，致力于提高图像分割任务中的精确度和效率。 通过使用ModNet对预训练模型进行微调训练来提升模型的能力。
     
  • MATLAB中的SVM核函数代码-KSTTM：支持张量机器的内核化训练代码
    优质
    KSTTM是用于实现支持张量机(Support Tensor Machine, STM)在MATLAB环境下的内核化训练的代码库，基于SVM原理拓展至处理多维数据。 在Matlab或Octave环境中使用SVM中的核函数代码来实现支持张量火车机（KSTTM）。这个软件包提供了用于Kernelized Support Tensor Train Machines方法的Matlab/Octave代码，包括K-STTM-Prod 和 K-STTM-Sum两种。需要安装CVX工具箱。 `fmri_demo` 函数演示了如何使用KSTTM算法。函数 `kernel_mat(X, N, d, sigma, weight, flag)` 用于根据给定的训练TT格式数据、样本数量、张量阶数、高斯核参数sigma以及第一和第二模式权重，构造内核矩阵以供 K-STTM-Prod 和 K-STTM-Sum 使用。函数 `predict(XX,alpha,b,X,Y,sigma,d,weight,flag)` 则用于根据学习到的TT格式数据、Lagrange乘数、SVM求解器中的偏置项以及训练样本和标签，进行K-STTM-Prod 和 K-STTM-Sum 的预测，并给出相应的标签。
     
  • PyTorch量化感知训练程序（打开Notebook）
    优质
    本教程介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练(QAT)，以优化模型在低精度下的性能。点击开启互动教学。 PyTorch支持伪量化（权重以32位浮点数形式存储，但占用空间与8位整型数据相同）。通过将权重进行伪量化，并对伪量化后的模型进行量化感知训练，可以在使用32位浮点数进行训练的同时，使最终结果与采用8位定点数的结构保持一致。
     
  • PyTorch训练代码示例
    优质
    本项目提供了一系列使用PyTorch框架进行深度学习模型训练的代码示例，涵盖数据处理、模型构建及评估等多个方面。 这段文字描述的是使用PyTorch编写的训练代码，应该是用于实现ImageNet分类器的。
     
  • DerainNet的TensorFlow训练代码
    优质
    这段代码是用于在TensorFlow框架下实现和训练名为DerainNet的神经网络模型，旨在去除图像中的雨线。 该资源提供DerainNet-tensorflow训练代码，相关论文名为《Clearing the Skies: A deep network architecture for single-image rain removal》，欢迎下载使用。