rrjia

官方数据有两个：AIC20_ReID和AIC20_ReID_Simulation；其中AIC20_ReID中的图片文件名是没有下划线的，但是我看代码中是对 /data/pytorch2020/2020AICITY 中所有的图片进行split("_")取id，所以没有太明白，是不是现在的数据格式和你们比赛的时候的不同了

File "train_2020.py", line 561, in copyfile('./train.py', dir_name+'/train.py') FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './train.py' 在源码中没有发现train.py ，请问这段代码可以注释嘛？

在test_2020.py 159行处： image_datasets = {x: datasets.ImageFolder( os.path.join(data_dir,x) ,data_transforms) for x in ['gall','query']} 输入应该是gallery和query两个文件夹，但是在prepare_2020.py中却没有生成gallery数据集，但是下面注释掉代码显示将train_real_save_path链接为gallery_large，请问是否将test_2020中的gallery修改为gallery_large，然后prepare_2020.py最后三行注释掉的代码取消注释生成gallery_large数据集就可以了？

'colorID'，'typeID'，'orientation'这三个Item 只有 AIC20_ReID_Simulation文件夹仿真生成的数据中才有，AIC20_ReID文件夹下数据中没有，对真实数据和生成数据要分别调用1_convert.py ，AIC20_ReID_Simulation文件夹下也有一个train_label.xml，然后在使用2_prepare_syn_trainlist.py处理仿真合成的数据，2_prepare_real_trainlist.py处理AIC20_ReID文件夹下的真实数据

> > 在test_2020.py 159行处： > > image_datasets = {x: datasets.ImageFolder( os.path.join(data_dir,x) ,data_transforms) for x in ['gall','query']} > > 输入应该是gallery和query两个文件夹，但是在prepare_2020.py中却没有生成gallery数据集，但是下面注释掉代码显示将train_real_save_path链接为gallery_large，请问是否将test_2020中的gallery修改为gallery_large，然后prepare_2020.py最后三行注释掉的代码取消注释生成gallery_large数据集就可以了？ > > 你好，兄弟，我已经按照你的方式去改了，但是在pytest时候报错 > test_2020.py:None (test_2020.py) > test_2020.py:59: in > opt...

AIC20_ReID文件夹下有个readme.txt %******************************************************************************************************************% % The AIC20 benchmark is captured by 40 cameras in real-world traffic surveillance environment. % % A total of 666 vehicles are annotated. 333 vehicles are used for...

> @layumi @rrjia 多谢两位。想再请教一下，prepare_2020.py里的这句代码“if int(ID[0])

非常感谢大佬的详细解答，ort_useful_api.zh.md 这个文档我也比较仔细的看过了，应该目前关于onnxRuntime最详细的中文材料了，对于上面的解答是c接口下的使用来申请与释放资源的，我在解读了 发现有接口可以释放session和Env的接口但是调用会失败，提示segmention fault这个错误。 OrtRelease(m_session); OrtRelease(sessionOptions); OrtRelease(m_env); 请问大佬有对于onnxruntime c++ 接口调用结束后释放内存与GPU资源接口使用的经验可以分享么？ 是否方便加一个微信，难得遇到一个也在研究onnxruntime框架的大佬

感谢支持，通过阅读接口代码，找到了正确的使用方式 Ort::OrtRelease(m_session.release()); Ort::OrtRelease(sessionOptions.release()); Ort::OrtRelease(m_env.release());

感谢大佬详细的解读源码分析，但是我昨天通过试验发现一个问题，在调用onnruntime后显存无法全部释放，我的代码流程如下 创建env->配置sessionOptions->创建session->创建memoryInfo->构造inputTensors->session.Run()前向推理->解析推理得到的结果outputTensors->释放所有的资源； ``` Ort::OrtRelease(m_session.release()); Ort::OrtRelease(sessionOptions.release()); Ort::OrtRelease(m_env.release()); for (int i = 0; i < m_numInputs; ++i) { Ort::OrtRelease(inputTensors[i].release()); } for (int i = 0; i < m_numOutputs; ++i) { Ort::OrtRelease(outputTensors[i].release()); }...