使用 PyTorch 的计算机视觉简介（1/6）

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2023-09-20 02:24:24

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（1/6）_无水先生的博客-CSDN博客

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关于device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327 主要是因为交叉熵损失函数的labels出现了越界，labels的值只能为[0,n_class-1]。之前更改了Maskrcnn的数据集后类的个数应该为50个，但是数据处理的时候直接设置到了50所以一直报错！将label的tensor - 1就完美解决了！如下代码中注意predicate_labels中的取值即可！ self.criterion = nn

1.背景介绍 计算机视觉系统是一种通过计算机程序对图像、视频和其他视觉输入进行分析和理解的技术。这些系统广泛应用于各种领域，包括自动驾驶、人脸识别、物体检测、图像生成等。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一系列工具和库来构建和训练计算机视觉系统。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch构建计算机视觉系统，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模型公式详细讲...

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第13章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第410章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第1113章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14。

在计算点云语义分割crossentropy时，遇到了 RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu 其原因在于Loss函数出入维度不对 loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss =loss_func(output, labels) 在我的函数中，loss函数的第一个输入为(batch_size, n, C),其中n是点

在本文中，我们深入探讨了 PyTorch 在计算机视觉领域的重要概念、应用场景、实践案例以及优势和挑战。PyTorch 以其简洁易用的语法、动态计算图的特性和强大的 GPU 加速能力，为计算机视觉任务提供了高效且灵活的解决方案，使得研究者和开发者能够更加便捷地实现图像分类、目标检测、图像生成等复杂任务，推动了计算机视觉技术在各个领域的广泛应用和快速发展。

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