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regression - 神经网络回归模型中的全整数训练后量化

我已经训练了一个具有四个全连接层和 44 个神经元输出的 Resnet 神经网络。我想在 Coral.ai TPU 上运行它，并使用8bits 的训练后量化进行量化。

在这种情况下，每个关节的位置由对应于神经元 i 和 i+1 的两个坐标（x 和 y）组成。在这种情况下有 22 个关节。使用 TFLite 模型，预测坐标（红色）与真实坐标（蓝色）非常相似。 3

但是当我量化时，这些结果太糟糕了

2]

这些是每个坐标的输出（预测的，基本事实）

你知道发生了什么吗？图像的宽度为 160，高度为 120。

谢谢！！

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python - 如何在 Protocol-I 下计算平均每个关节位置误差？

我正在做一个关于人体姿势估计的项目，我正在尝试使用 MPJPE 作为误差度量（每个相应关节之间的欧几里得距离的平均值）。该指标有两个变体：

  1. 协议-I，您只需计算欧几里得距离的平均值。
  2. Protocol-II，您对一个姿势应用刚性变换，以便它可以与另一个姿势尽可能地对齐。这是使用 Procrustes 算法完成的。

我的问题是，每次我在 PI 下计算 MPJPE 时，我都会得到更大的数字，而我的 P-II 数字与其他作品一致。在 MPJPE PI 上是否还有其他操作，例如额外的对齐，以便他们可以计算出更好的数字？作为参考，我的代码是：

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python - 无法导入名称“roi_align_cuda”

在 ubuntu20.04.4LTS 我跟着 install.md 并且没有错误然后我运行“python scripts/demo_inference.py --cfg”，因为 getting_started.md 说有一个导入错误：

''' Traceback（最近一次调用最后）：文件“scripts/demo_inference.py”，第 19 行，从 alphapose.utils.detector 导入 DetectionLoader 文件“/home/user811/xi/AlphaPose/scripts/alphapose/utils/detector .py”，第 12 行，从 alphapose.utils.presets 导入 SimpleTransform 文件“/home/user811/xi/AlphaPose/scripts/alphapose/utils/presets/ init .py”，第 1 行，从 .simple_transform 导入 SimpleTransform 文件“/home/user811/xi/AlphaPose/scripts/alphapose/utils/presets/simple_transform.py”，第 22 行，从 ..roi_align 导入 RoIAlign 文件“/home/user811/xi/AlphaPose/scripts/alphapose/utils/ roi_align/初始化.py"，第 1 行，从 .roi_align 导入 roi_align，RoIAlign 文件 "/home/user811/xi/AlphaPose/scripts/alphapose/utils/roi_align/roi_align.py"，第 6 行，从 .import roi_align_cuda ImportError: cannot导入名称'roi_align_cuda''''

关于路径，当我运行 demo_inference.py 和 fromdetector.apis import get_detector 和其他类似这样的错误。所以我将 alphapose、detector、tracker 文件夹复制到脚本中。

代码来自我在 roi_align.py 文件中找到的https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose ，它需要导入 roi_align_cuda。但问题是，只有 roi_align_cuda.cpp 而没有 roi_align_cuda.py 我该如何导入仅通过导入代码的 cpp 文件？

这是一个冲动的问题！！非常感谢


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