编译DCNv2 cuda10.2版本

最新推荐文章于 2024-09-11 10:06:22 发布
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  1. 安装cuda10.2版本的torch

    pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  2. 下载DCNv2 https://github.com/lbin/DCNv2.giticon-default.png?t=M3K6https://github.com/lbin/DCNv2.git

             cd DCNv2-pytorch_1.9

            sudo python3 setup.py install

          

DCNv2简述
今天打卡Leetcode了吗
11-05 7887
引言   由尺寸，位置，视野，部分变形成为目标识别检测中的一个挑战。DCNv1 介绍了两个模型，   （1）可变形卷积：标准卷积网格采样点的位置都是前面预处理feature map学习的偏移。   （2）可变形RoIpooling，其中，偏移学习RoIPooling中的bins的位置。将上述两个模型嵌入到神经网络中可以按照目标物的特性进行特征表示，通过变形采样及池化模式来适应目标物体的结构。基于上述方法，大幅度提高了目标检测的效果。 为了理解可变形卷积，通过在VOC图像上采样点的位置上增加偏移，并可视化其引
Ubuntu编译dcnv2(FairMOT)遇到的坑，巨坑
m0_44982764的博客
09-10 4141
最近调研目标检测算法，主要看了两种类型的模型，一个是one-state的FairMOT，一个是two-state的yolov5+deepsort。但是在ubuntu跑FairMOT时，需要编译安装dcnv2，这里遇到了一个很大的坑，最后成功解决。我电脑安装的是cuda 10.2。可以直接跳到第4步，解决方案 GitHub - lbin/DCNv2: Deformable Convolutional Networks v2 with Pytorch 错误： 正常情况下进入文件夹下执行sh make.sh
服务器3090训练laneAF--环境配置(DCNv2编译报错、cuda版本不匹配)问题记录
Xhlucky的博客
07-21 2289
DCNv2编译报错、cuda版本不匹配问题记录
深度学习之DCN-v2
Ton的博客
05-03 7723
这篇文章发表在2019的CVPR上，是Deformable Convolution Network的进阶版本——DCN-v2，通过对DCN的两处改进来增加卷积神经网络的适应性与灵活性。具体来说，通过堆叠多个DCN来增强感知的范围；通过引入调制机制来为DCN增加更多选择采样区域的自由度，这种调制通过门机制来实现对采样区域的注意力。 Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better ResultsAbstract1 Introduction2 Focus poin.
论文及代码详解——可变形卷积（DCNv2）
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DCNv2 是在DCNv1的基础上的改进版。理解DCNv2之前，建议先读。
DCNv2阅读笔记
comea23的博客
09-02 565
本文是对DCNv1的改进版本。 DCNv1通过学习偏移增大卷积的感受野，虽然增大的感受野对任务是有帮助的，但是增大的部分可能远远超过了我们需要的部分，有点过犹不及，使得提取出的特征包含无关的图像信息。所以本文的主要目标就是解决这个问题。首先作者在网络中更大规模的使用变形卷积，提升网络的建模能力。其次通过老师网络指导主干网络对偏移的学习，控制其范围。（有点博弈的意思） 作者回顾了DCNv1提出的可变形卷积与DCN ROI Pooling。通过可视化DCN训练中的感受野变化，作者发现感受野的激活点主要集中在目标
编译DCNv2网络：error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIAGPUComputingToolkit\\CUDA\\v1
11-20
5. **缺失依赖**：在编译DCNv2时，可能还需要其他依赖库如cuDNN、NCCL等，确保这些都已正确安装并配置。 6. **源代码问题**：如果DCNv2的源代码有误，或者源码与你的CUDA版本不兼容，也会导致编译失败。检查源码中...
CUDA10.1 + python3.7 + pytorch1.7 安装DCNv2
ClaireQi的博客
02-03 7209
最近想运行一个网络，用到了centernet，需要安装DCNv2，折腾了两天，记录一下填坑的过程。 下载 （1）github上最新版的DCNv2源码在"https://github.com/CharlesShang/DCNv2"，但是该版本源码不支持PyTorch1.7，如果使其支持PyTorch1.7需要做以下修改： 将DCNv2/src/cuda/dcn_v2_cuda.cu中所有的THCState_getCurrentStream(state)替换成c10::cuda::getCurrentCUD
windows10 DCNv2 安装
scy261983626的博客
05-21 2543
文章目录windows10 DCNv2 安装引言配置过程 windows10 DCNv2 安装 引言 在Win下 跑 Yolact 的时候需要我安装DCN v2 因为没有继续往下做,所以只简单记录. 配置过程 安装 window版本 传送门 下载后解压缩 设置系统变量 具体看github中 编译, 这边主要记录当存在多个版本的python的时候.运行make.bat 没有反映. 例如下图 用txt文本打开 make.bat 文件. 会发现其中有用的代码只有 python setup.py
ubuntu22.04安装DCNv2
09-11
根据引用中的信息，你的CUDA版本是10.2，可以尝试切换到名为"cuda10.2-py3"的分支： ``` git checkout cuda10.2-py3 ``` 5. 接下来，安装DCNv2依赖的软件包。可以使用以下命令安装： ``` pip install torch ...
DCNv2ubuntu16.04下编译好的
11-12
可变形卷积dcnv2编译，ubuntu16.04下编译好的，cuda10.0，cudnn7.1.3，欢迎下载
pytorch版可变形卷积代码DCNv2.zip
04-09
pytorch版可变形卷积代码DCNv2，下载编译可直接使用，内附编译过程及详细使用方法。在Ubuntu环境下使用的。
DCNv2_latest:DCNv2支持不错的火炬，例如火炬1.5+（现在为1.8+）
05-12
DCNv2最新 由于DCN在许多模型中使用得很好，并且性能很好，但是在行业中，此操作支持不是很好。 包括pytorch，onnx，tensorrt等。此仓库使pytorch中的所有版本都可以使用DCNv2。 在CenterNet-DLA模型中推断出的Pytorch 1.7。 它可以在Pytorch 1.7上运行，因此您可以在RTX 30系列卡中使用它。 更新 2021.03.24 ：已确认PyTorch 1.8在主分支中可以使用，随时可以使用它。 2021.02.18 ：新年快乐！ PyTorch 1.7终于在master分支上得到支持！ 对于较低的版本，理论上也可以，如果没有，请向我提出问题！ 。 2020.09.23 ：现在，默认情况下，master分支适用于pytorch 1.6，对于较旧的版本，您需要将其分开。 2020.08.25 ：签出pytorch1.6分支以获得py
win10+torch1.2+cuda10.0安装DCNv2
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vs2013，vs2015，vs2019都试了，均不成功，只能用vs2017，只能用vs2017，只能用vs2017 首先到这里下载DCNv2的代码： https://github.com/lbin/DCNv2 vs2017安装的时候要附带Windows sdk，应该随便选一个就行了 刚开始按照这个方法来进行: https://github.com/lbin/DCNv2 因为之前恰好把vs2017卸载了，就用2015试了一下，各种报错，然后又用vs2019，还是报错，最后无奈之下安装了vs2017，这次终于
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推荐开源项目：DCNv2 最新迭代 —— 深度卷积网络的强大力量 DCNv2_latest项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dcn/DCNv2_latest 在深度学习领域，高效的卷积神经网络（CNN）一直是推动众多应用突破的核心。今天，我们要推荐的开源项目——DCNv2，正是这一领域的明星之作，它带来了对最新PyTorch 1.11版本的支持，为你的AI之...
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09-11 460
DCNv2 使用指南 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dcnv/DCNv2 本指南旨在帮助您快速理解和上手由 MatthewHowe 维护的 DCNv2 开源项目，该项目基于 PyTorch 实现了第二代可变形卷积网络。以下是关键内容概览： 1. 项目目录结构及介绍 DCNv2 的目录结构设计合理，便于理解和定制。以下是一般性的项目结构示例，具体可能依据最新...
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可变形卷积顾名思义就是卷积的位置是可变形的，并非在传统的N × N的网格上做卷积，这样的好处就是更准确地提取到我们想要的特征（传统的卷积仅仅只能提取到矩形框的特征）(a)是标准的3×3卷积。(b)，( c)，(d)是给普通卷积加上偏移之后形成的可变形的卷积核，其中蓝色的是新的卷积点，箭头是位移方向。因此DCN v1提出在方形卷积核上的每个点学习一个偏移（offset），卷积核可以根据不同的数据学习不同的卷积核结构，如图1所示。在不同的阶段，不同的特征图，甚至不同的像素点上都可能有其最优的卷积核结构。
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