ChaoMartin的博客

在Pytorch中构建好一个模型后，一般需要进行预训练权重中加载。torch.load_state_dict()函数就是用于将预训练的参数权重加载到新的模型之中，操作方式如下所示：sd_net = torchvision.models.resnte50(pretrained=False)sd_net.load_state_dict(torch.load('*.pth'), strict=True)在本博文中重点关注的是 属性 strict; 当strict=True,要求预训练权重层数的键值与新

NMS-非极大值抑制算法总结greedy-nms、soft-nms标准非极大值抑制 - NMS软阈值NMS - soft-NMSgreedy-nms、soft-nmsgreedy-NMS是最传统的（标准）的非极大值抑制算法，soft-NMS是前者的改进版本。下面将分别从两者的原理与代码实现方面进行分析总结。标准非极大值抑制 - NMS标准NMS算法的流程：1.首先对需要进行抑制的同类别bounding-boxes按照预测的置信度conf进行降序排序；2.取出排好序的ns_boxes中的第一项，