半精度调试总结
问题描述MMOCR在MMDeploy中部署时，PANet模型在以TensorRT-fp16为后端的情况下会有精度损失。hmean-iou由原本的0.8-掉点到0.2-。此时需要相应的debug查找问题原因。
排除法查找节点首先请教了有相关经验的同事，被告知一般只能二分查找，没有更方便的工具。此外，如
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libtorch教程（八）
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这是个教程总结，libtorch教程一共八章，主要是实现了c++版本的分类，分割和检测工具吧。这对一些需要C++/C#/Java做项目的同志来说，想必是大大的福音了。
由于代码全程几乎手敲，不像现在许多python项目，可以直接从其他地方CV(ctr C + ctr V)过来，同
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libtorch教程（七）
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阅读本文需要有基础的pytorch编程经验，目标检测框架相关知识，不用很深入，大致了解概念即可。
本章简要介绍如何如何用C++实现一个目标检测器模型，该模型具有训练和预测的功能。本文的分割模型架构使用yolov4-tiny结构，代码结构参考了bubbliiiing yolov4-tiny，本文分享的
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Faster RCNN目标检测部署加速
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前言先说一下，这个博客不涉及TensorRt加速，不涉及半精度或者int8精度加速，仅仅是libtorch部署时，NMS和RoI Pool的加速问题。当然，最后实操下来目前没有做到比python下调用torchvision的api做到的总体结果快，算是一次失败的双阶段网络搭建尝试，后续有时间再更新找
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C++图像分割库
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基于LibTorch (Pytorch C++)的C++开源图像分割神经网络库.
分享一个C++的图像分割开源库libtorch segment，支持C++训练分割模型，可以训练自己的数据集。支持FPN，UNet，PAN，DeepLabV3和DeepLabV3+，支持ResNet系列和R
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libtorch教程（六）
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本章简要介绍如何如何用C++实现一个语义分割器模型，该模型具有训练和预测的功能。本文的分割模型架构使用简单的U-Net结构，代码结构参考了qubvel segmentation中的U-Net部分，该项目简称SMP，是基于pytorch实现的开源语义分割项目。本文分享的c++模型几乎完美复现了pyth
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QT Creator + Opencv + Libtorch +CUDA深度学习最全配置
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前言纯c++用户而言如果要自研产品，会一个图形界面编程工具还是有必要的。大多数c++用户，如果在Windows平台开发则多使用微软全家桶，如果是Linux平台则可能是其他工具再cmake。这篇博客将记录Windows平台，QT Creator中Opencv和Libtorch的配置。网上有较多关于使用
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c++函数的传参
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前言在阐述c++中函数传参之前，先说明一下为何写这篇博客。事实上，c++的传参方式的讨论已经很多，但是在解剑指 Offer 27. 二叉树的镜像（Leetcode 226翻转二叉树）时发现三种传参方式自己并没有完全弄清，在以树指针为对象时，就出现错误。
交换两个变量网上有三种常见的交换变量的方式，第
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libtorch教程（五）
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前面的章节中我们介绍了libtorch的环境搭建（VS和Qt），libtorch张量常用操作，简单的MLP，CNN和LSTM模型搭建，以及数据加载类的使用。本章将以图像分类任务为例，详细介绍如何使用c++训练一个图片分类器。
模型本文以VGG为例，对比pytorch下的模型搭建和训练，阐述Libto
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libtorch教程（四）
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本章将详细介绍如何使用libtorch自带的数据加载模块，使用该模块是实现模型训练的重要条件。除非这个数据加载模块功能不够，不然继承libtorch的数据加载类还是很有必要的，简单高效。
使用前置条件libtorch提供了丰富的基类供用户自定义派生类，torch::data::Dataset就是其中
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