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• Nomalize

안녕하세요.

libtorch 기반 batch inference를 사용 하게 끔 토이 프로젝트를 진행 하고 있는데, 다수의 이미지를 batch로 추론 하는 게 생각보다 잘 안 되어 문의 글 남깁니다.

현재 모델은 mobilnet 이용하고 있으며, c++ 로 구현 하고 있습니다.

vector 변수에 cv::mat 이미지를 다수 넣어두고 torch::from_blob 의 첫 번째 인자에 vector 변수 즉, 다수의 이미지를 넣은 변수를 넣고 있어서 테스트를 하는 데 메모리 위치 에러라고 뜨고 있습니다..

혹시 해결 방법을 어떤 방향으로 잡아야 될까요???

When using the latest version of libtorch, BatchNormImpl must be changed to BatchNorm2dImpl.

walktree/libtorch-yolov3#52

Currently only Loss can be checked.

I'm trying to run the demo without any success.

/SemanticSegmentation-Libtorch inference test.png resnet101_Python.pt

I got
Training on CPU.
std::exception

I have builded an small test using the result file from convert.py: resnet101_Python.pt :

SegmentationModel segnet;
segnet->deeplabv3_resnet101(false, 3);

torch::load(segnet, "resnet101_Python.pt");

As result I got:
terminate called after throwing an instance of 'c10::Error'
what(): No such serialized submodule: 'backbone'
Exception raised from read at ../torch/csrc/api/src/serialize/input-archive.cpp:91 (most recent call first):

Is this the correct way to do the test?

Currently do not support