C++调用python脚本网络上面有许多教程,但是有不少坑在里面,这里笔者亲自测试过,把相关流程写在下面: 1、环境配置 1.1 安装python环境,获得外部依赖库python下载地址:https://www.python.org请注意选择合适的平台版本,如果调试的是64位的选择64位安装包,x86同理,注意下面勾选vs debug选项 安装完成之后,来到python的安装路径,将include和libs文件夹复制到vs项目路径下面 将你需要调用的python脚本也存放在该目录下面,如下图: 在vs 项目属性中设…

2021-02-28 8点热度 0人点赞 阅读全文

x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=8, mode='bilinear', align_corners=False) torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None): Down/up samples the input to either the given&n…

2021-01-17 52点热度 1人点赞 阅读全文

BATCHNORM2D torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps = 1e-05,动量= 0.1,仿射= True,track_running_stats = True ) 如论文“批量归一化:通过减少内部协变量平移来加速深度网络训练”中所述,将批量归一化应用于4D输入(具有附加通道尺寸的2D输入的小批量) 。 均值和标准偏差是在微型批次上按维度计算的, γ 和 β 是大小为C的可学习参数向量(其中C为输入大小)。默认情况…

2021-01-16 40点热度 1人点赞 阅读全文

简介 本文利用attention机制,使得针对网络有了更好的特征表示,这种结构通过支路学习到通道间关系的权重和像素间关系的权重,然后乘回到原特征图,使得特征图可以更好的表示。 Convolutional Block Attention Module 这里的结构有点类似与SENet里的支路结构。 对于Channel attention module,先将原feature map分别做global avg pooling 和global max pooling,然后将两pooling后的向量分别连接一个FC层,之后po…

2020-12-05 57点热度 2人点赞 阅读全文