目录一. Libtorch部署二. 预训练模型加载与使用三. Semantic Segmentaion总结：基于深度学习框架的图像语义分割算法在近年成为主流研究方向，包括像DeepLab系列，U-Net等，在ImageNet，Cityscapes，PASCAL VOC 2012等库上，都获得了不错的性能。在之前的博客中，我们已经介绍了DeepLabV3+（链接：图像分割算法: DeepLabV3+
文章目录语义分割任务常见数据集格式PASCAL VOCMS COCO语义分割得到结果的具体形式常见语义分割评价指标示例语义分割标注工具LabelmeEISeg 语义分割任务常见数据集格式PASCAL VOC通道数为1 （单通道）每一个像素对应不同的颜色如 像素0对应(0, 0, 0) 黑色 像素1对应(127, 0, 0) 深红色 像素255对应(224, 224, 129)MS COCO针对图
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2024-09-06 09:59:31
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语义网络以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取否定蕴含变元和量词在语义网络中的表示方法 以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取
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2024-08-25 23:31:36
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# Python怎么显示所有
Python是一种强大的编程语言，具备高效、简单易用等特点。作为数据科学和分析领域的热门选择，Python的强大之处体现在其丰富的库和工具上。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python显示所有数据、信息或结果，特别关注数据的可视化和呈现。
## 一、问题背景
在日常工作中，数据通常存储在文件、数据库或API中。我们需要将这些数据整合并以可读的方式展示出来。例如
一、查询Wordpress某篇文章作者的全部文章或部分最新文章1.获取当前文章作者的ID 1. get_post($id)->post_author 这才是获取Wordpress当前文章作者ID的正确方式，网上到处乱传的那篇名叫“WordPress 通过文章ID获取文章标题、内容等信息”的文章里的说法是错误的，虽然是错误的，但是却被广泛的Ctrl+C然后Ctrl+V，以讹传讹，不可思议啊
本课程B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Vq4y127fB/
主要介绍unet的网络结构。详见2015年的论文unet结构图【详解】典型的encoder-decoder结构左边是encoder,也就是提取特征和下采样的部分；右边decoder解码是一系列上采样，得到最终的一个分割图图中每个长条的矩形对应的都是一个特征层，箭头都是一种操作从输入开始看，输入
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2024-03-11 20:01:20
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基本类型的补充str --> 一次性创建的，不能被修改，强制修改就会在创建一个而之前的也会在list -->允许重复的集合 修改 记录 链表，下一个元素的位置，上一个元素的位置tuplt --> 允许重复的集合 修改dict---> 允许重复的集合 修改set -->不允许重复的集合，修改 也是不允许重复的列表set&n
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2024-06-01 02:43:15
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目录深度学习难点PaddleHub全景PaddleHub体验1、情感分析2、口罩检测大作业 深度学习难点计算机视觉领域：物体的尺寸变化范围大、摆放物体角度、姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，物体也可以是多个类别。自然语言处理领域：语义推理、语义关联（文字的顺序会有不同的语义）、语义表示（分词歧义、一词多义）实现层面：大数据（小样本局限）、大模型（模型越复杂，门槛越高）、大算力（硬件资源要求
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2024-03-14 07:16:29
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语义网络是知识表示中最重要的方法之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。语义网络利用节点和带标记的边结构的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。带标记的有向图能十分自然的描述客体之间的关系。 语义网络由于其自燃性而被广泛应用。采用语义网络表示的知识库的特征是利用带标记的有向图描述可能事件。结点表示客体、客体性质、概念、事件、状况和动作，带标记的边描述客体之间的关系。知识库的修改
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2024-01-08 18:28:18
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如上图b所示，该论文提出一种利用画布的方式将空间信息考虑在内的图像检索方式。这种检索方式属于多模态的图像检索，即在检索中，queries和database属于不同的模态。在此前的图像检索领域中，大多是对语义相近或者视觉内容相近的图像进行检索，相应的特征也往往是为了图像的语义或者视觉内容而提取的。但是为了实现空间语义特征的图像检索，仅仅只有语义特征或者视觉特征是不可能实现的，因此需要一种特殊的查询方
Ontology中文将Ontology翻译成本体，我觉得这个翻译应用于哲学还行，应用于信息科学，简直是误导众生。翻译成知识图谱或语义网络更为贴切。当然知识图谱有自己的专有英文Knowledge Graph。本文就叫语义网络吧。我们目前的万维网，是非结构化的，计算机无法自动的将万维网中的文本内容所隐含的信息组织起来，并基于这些信息做出一些推理语义网络包含了实体、命名、分类、属性、关系、继承等概念。通
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2024-08-20 10:21:48
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基于转移的语义依存图分析 PS：用过论文成果到垂直领域，效果还不错！论文作者：王宇轩，车万翔，郭江，刘挺引言本文介绍的工作来源于我实验室录用于AAAI2018的论文《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。语义依存图是近年来提出的对树结构句法或语义表示的扩展，它与树结构的主要区别是允许一些
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2023-11-05 15:26:28
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前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。2.1 Topic Model首先介绍主题模型。说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。关于这几个目前业界最常用的主题模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60，64]。在这里，主要想聊一下主题模型的应用以及最新进展(考虑到LDA是pLSA的genera
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2024-08-13 18:50:11
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摘要： 提出了一种新颖而实用的深度全卷积神经网络结构用于语义像素分割称为SegNet。这个核心的可训练分割引擎包括一个编码器网络，一个相应的解码器网络，以及一个像素级的分类层。编码器网络的架构与VGG16网络中的13个卷积层拓扑结构相同。解码器网络的作用是将低分辨率的编码器特征映射到全输入分辨率的特征映射，以便按像素分类。SegNet的新奇之处在于解码器对其低分辨率输入
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2024-03-31 06:44:13
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作者：张庆林、陈谦、刘嘉庆、王雯、邓憧数智化浪潮下，越来越多的企业开始将现代信息网络作为数据资源的主要载体，并通过网络通信技术进行数据传输；网络作为主要的信息交流和分享的方式，海量不同源的网络信息，使得企业与个人消化信息的成本越来越高。音视频数据作为其中重要的信息来源之一，也随着远程视频会议、在线课堂、直播教学、电话销售等领域有了爆炸性的增长。为了帮助用户提升信息获取及信息加工的效率，阿里巴巴达摩
上次我们讲到所有边框线，添加边框线才可以打印，打印才有边框效果，今天还有其他的边框线一些使用说法。我们选中我们的单元格格式，鼠标左键点击田字右下角的三角形。 再在一个对话框里有很多的边框线功能，我们随便选择一个功能，鼠标左键点击之后就会有效果了。 这是选择之后产生的效果，不同的边框线就有不同的边框效果。 我们在边框线当中，选择其他功能。 每一个边框有
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2024-06-23 16:56:40
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深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积木，一个模块一个模块地叠加，拼成最适合自己的模型。1 数据预处理1.1 图像切割 一般而言，训练集会是一整张大图，所以需要自己切割成小图训练，可以做切割，也可以在训练时划窗读取，最好先做切割，可以检查数据。切割的图片大小根据服务器性能来看，
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2024-03-17 11:37:10
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用python从零开始搭建神经网络python用python从零开始搭建人工神经网络什么是人工神经网络？分类神经网络主要是处理分类问题，比如垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把其中的所有词汇提取出来，放到机器里，机器判断这封邮件是否垃圾邮件。这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器(classifier)。分类器的输入是一个数值向量，叫做特征向量。比如在垃圾邮件识别例子中，用0,1分别代
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2024-11-01 08:35:05
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# 在Python中显示SVG图形的解决方案
SVG（可缩放矢量图形）是一种用于描述二维图形的图像格式，它使用XML语言进行描述。由于其可缩放性和高保真性，SVG被广泛用于网络图形展示及数据可视化。本文将介绍如何利用Python显示SVG图，并以一个实际的示例（甘特图和状态图）来说明实现过程。
## 1. 理解SVG的优势
SVG在数据可视化中有几个显著的优势：
- **可缩放性**：无论
原创
2024-09-17 06:05:30
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文章目录一、语义分割介绍二、语义分割的思路空洞卷积条件随机场三、经典语义分割算法介绍1.FCN2.UNet Family（1）UNet（2）Attention U-Net（3）UNet++3.DeepLab系列：v1、v2、v3、v3 plus（1）DeepLabV1多尺度信息融合预测（2）DeepLabV2（3）DeepLabV3（4）DeepLabV3+4.PSPNet5.RefineNet
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2023-11-30 13:22:26
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