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优快云-Ada助手: 推荐 Python入门技能树：https://edu.youkuaiyun.com/skill/python?utm_source=AI_act_python
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TransReID学习记录
tiramirui: Resized position embedding from size:torch.Size([1, 197, 768]) to size: torch.Size([1, 442, 768]) with height:21 width: 21 ===========================ERROR========================= shape do not match in k :blocks.0.mlp.fc1.weight: param_dicttorch.Size([2304, 768]) vs self.state_dict()torch.Size([3072, 768]) ===========================ERROR========================= shape do not match in k :blocks.0.mlp.fc1.bias: param_dicttorch.Size([2304]) vs self.state_dict()torch.Size([3072]) ===========================ERROR========================= shape do not match in k :blocks.0.mlp.fc2.weight: param_dicttorch.Size([768, 2304]) vs self.state_dict()torch.Size([768, 3072]) ===========================ERROR========================= shape do not match in k :blocks.1.mlp.fc1.weight: param_dicttorch.Size([2304, 768]) vs self.state_dict()torch.Size([3072, 768]) 开始训练出现这样的错误应该怎么解决，倒是也能训练
TransReID学习记录
tiramirui: 我纯纯菜鸟🐦，代码还没跑通😵‍💫
TransReID学习记录
菜鸟的追梦旅行: 您好，我对于TransReID的test.py中的do_inference函数代码有些疑问？请问为何在预测推理的时候，也需要camera_id参数（相机的标签），view_id（视角的标签）参数。现在我想随意预测几张图像（不是market1501和duke等等数据集的图像），是否也需要传参camera_id，view_id [code=python] for n_iter, (img, pid, camid, camids, target_view, imgpath) in enumerate(val_loader): with torch.no_grad(): img = img.to(device) camids = camids.to(device) target_view = target_view.to(device) feat = model(img, cam_label=camids, view_label=target_view) evaluator.update((feat, pid, camid)) img_path_list.extend(imgpath) [/code]

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作者: 烟雨行舟#

这个作者很懒，什么都没留下…

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重新思考目标检测中的标注：标注小目标实例真的值得其成本吗？

论文题目Rethinking Annotation for Object Detection: Is Annotating Small-size Instances Worth Its Cost?文章🔗https://arxiv.org/pdf/2412.056111简介在图像中检测仅占据很小区域的物体对人类来说都是困难的，即使是人类也是如此。因此，标注小尺寸物体实例既困难又昂贵。本研究挑战常识，提出了以下问题：标注小尺寸实例是否值得其成本？

原创 2025-01-08 13:43:39 · 966 阅读 · 0 评论

目标检测

作者: 烟雨行舟#

重新思考目标检测中的标注：标注小目标实例真的值得其成本吗？