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PyTorch是一个深度学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中，我们可以使用张量（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。 视频大小：2.8G

这里整合了我之前所有换装系统的代码以及优化方案，里面的模型不是特别通用对比原始的那个模型，但是脚本和优化都是没有问题的，主要看里面的代码和思维逻辑就好。 文章里面涵盖了人物部位合批以及材质合批，通过配置文件的方式，更好的修改合并之后自定义材质支持。希望大家的支持。

传统栅格法提取路网精度较低,尤其在提取露天矿道路网时,路段缺失与偏移现象更加明显。针对这一问题,摒弃了传统栅格法通过增大栅格来保证道路网连通性的处理方式,以GPS数据存在偏移这一事实为根据,假设GPS数据偏移服从正态分布,提出了通过求取GPS轨迹点在道路上的概率进行栅格初始化的方法,建立了相应模型;采用二维中值滤波方法对初始栅格数据进行修正;对查表细化算法进行改进,采用改进的细化算法对道路网栅格图像进行细化处理,得到道路网骨架信息;采用追踪法实现道路矢量化。实验表明,该方法较传统栅格方法的覆盖率提高6.43%~11.54%,错误率降低42.13%~83.02%,为道路网提取工作提供了一种有效办法,揭示了栅格大小对于路网提取结果的重要影响。