mmdetection计算参数量和计算复杂度

参数量与图片尺寸无关

而计算复杂度(GFlops)与输入图片的尺寸有关,作比较的时候要确保,输入尺寸一致的,最新版本的mmdetection的tools/analysis_tools/get_flops.py中不支持更改输入图片尺寸,而是自己从数据集中获取大小,想要自定义输入尺寸可以按如下操作:

①找到.conda/envs/mmlab/lib/python3.8/site-packages/mmengine/analysis/print_helper.py文件

②在677行get_model_complexity_info函数的最开始加上以下两句

input_shape=(3,640,640)

inputs=None

相关推荐
点云SLAM4 分钟前
Eigen 中矩阵的拼接(Concatenation)与 分块(Block Access)操作使用详解和示例演示
人工智能·线性代数·算法·矩阵·eigen数学工具库·矩阵分块操作·矩阵拼接操作
木枷1 小时前
NAS-Bench-101: Towards Reproducible Neural Architecture Search
人工智能·物联网
算法_小学生2 小时前
支持向量机(SVM)完整解析:原理 + 推导 + 核方法 + 实战
算法·机器学习·支持向量机
BAOYUCompany2 小时前
暴雨服务器更懂人工智能+
运维·服务器·人工智能
飞哥数智坊2 小时前
Coze实战第17讲:工资条自动拆分+一对一邮件发送
人工智能·coze
cwn_2 小时前
自然语言处理NLP (1)
人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理
点云SLAM2 小时前
PyTorch中flatten()函数详解以及与view()和 reshape()的对比和实战代码示例
人工智能·pytorch·python·计算机视觉·3d深度学习·张量flatten操作·张量数据结构
智海观潮2 小时前
Unity Catalog与Apache Iceberg如何重塑Data+AI时代的企业数据架构
大数据·人工智能·ai·iceberg·catalog
爱分享的飘哥2 小时前
第三篇:VAE架构详解与PyTorch实现:从零构建AI的“视觉压缩引擎”
人工智能·pytorch·python·aigc·教程·生成模型·代码实战
算法_小学生2 小时前
逻辑回归(Logistic Regression)详解:从原理到实战一站式掌握
算法·机器学习·逻辑回归