unsqueeze（-1）

时间: 2023-10-16 11:07:18 浏览: 89

yolov9-c.rar

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YOLOv9是一款先进的目标检测模型，源自Wong Kin Yiu在GitHub上的开源项目。该模型是YOLO（You Only Look Once）系列的最新发展，致力于提高目标检测的速度与精度。YOLO系列自2016年首次发布以来，经过多次迭代，每次更新都在算法性能上有所突破。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，其核心思想是将图像分割为多个网格，并在每个网格中预测固定数量的边界框。YOLOv9在前几代的基础上优化了网络结构，可能包括更精细的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）、更高效的卷积层设计以及改进的损失函数，以实现更准确的定位和分类。预训练模型`yolov9-c.pt`是该模型在大规模数据集如COCO（Common Objects in Context）上训练得到的权重文件。这种预训练模型可以作为起点，用于迁移学习，对新的数据集进行微调，以适应特定的应用场景，比如监控视频中的目标检测、自动驾驶车辆的障碍物识别等。在实际应用中，使用`yolov9-c.pt`需要先将其解压，并借助深度学习框架，如PyTorch，来加载模型。PyTorch提供了方便的API，允许用户加载预训练模型并进行推理。需要安装必要的库，如torch和torchvision。接着，可以使用以下代码片段来加载模型： ```python import torch from models import * from utils.utils import * # 加载预训练模型 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Darknet('yolov9.cfg').to(device) model.load_darknet_weights('yolov9-c.pt') # 模型推理 def detect(image_path): image, _, _, _ = letterbox(image_path) image = image[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) image = np.ascontiguousarray(image, dtype=np.float32) / 255.0 image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): pred = model(image) return pred # 对一张图片进行预测 result = detect('test.jpg') ``` 这段代码首先定义了模型结构，然后加载预训练权重。`letterbox`函数是为了保持输入图像的纵横比，`detect`函数则执行模型推理，对指定图像进行目标检测。 YOLOv9的训练过程通常涉及大量的计算资源和时间，因为需要在大规模数据集上进行多轮迭代。开发人员和研究人员可以通过调整超参数，如学习率、批大小和训练周期，来优化模型的性能。此外，还可以利用数据增强技术，如翻转、裁剪和颜色扰动，以增加模型的泛化能力。总结来说，YOLOv9-c是一个高效且精确的目标检测模型，通过预训练权重文件`yolov9-c.pt`，我们可以快速在自己的项目中集成这一先进技术。了解如何加载和使用这个模型，将有助于我们更好地利用深度学习解决实际问题。

unsqueeze(-1)是一个在PyTorch中用于增加维度的操作。具体来说，它会在张量的最后一维上添加一个维度。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [pytorch-unsqueeze用法](https://blog.csdn.net/shou_po_lan/article/details/102502869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [squeeze 、unsequeeze](https://blog.csdn.net/weixin_42187536/article/details/123858387)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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unsqueeze（-1）

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state_dict[name] = weights.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)

state_dict[name] = weights.unsqueeze(-1).unsqueeze_(-1)

unsqueeze(-1)

weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1)

x.unsqueeze(-1)

inputs.unsqueeze(-1)

xyz.unsqueeze(-1)

torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))

rgbd = depth.unsqueeze(-1).unsqueeze(0)

解释torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))

torch中的unsqueeze(-1)函数

torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))是什么意思

diff = source_embs.unsqueeze(-1) - target_embs.transpose(1,0).unsqueeze(0)

举一个 unsqueeze(-1)的例子

rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(-1)], dim=-1).unsqueeze(0)

给我一个使用unsqueeze(-1)的例子

unsqueeze(-2)

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