今天心情不好，就坐下来做了一道题，题目是：给定两个列表，怎么找出他们相同的元素和不通的元素？开始我只是想不通为啥可以写，竟然结果还是对的，当时我就怒了，必须找出来为什么，不然夜不能寐，所以我把查出来的区别对比全部打印出来了。 上代码：list1 = [1,2,3,4,5]
list2 = [4,5,6,7,8]
set1 = set(list1)
set2 = set(list2)
print('
ROI区域图像叠加&图像混合（2）：计算数组加权和: addWeighted（）函数 这个函数的作用是计算两个数组（图像阵列)的加权和。原型如下: void (InputArray src1,double alpha，InputArray src2，double beta,doublegamma,OutputArray dst, int dt ype
找了很久，没找到可以直接求元素和的函数。但找到了 对图像数据元素进行操作的三个方式：方法一：指针访问：C操作符[]；方法二：迭代器iterator；方法三：动态计算。方法一：指针访问方式void sumMat(Mat& inputImg, double sum, double mean)
{
sum = 0.0;
int rowNumber = inputImg.rows;
int
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2024-05-23 11:09:08
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我以为只有box能计算iou值，但我看了maskrcnn后，发现该模型对mask进行了iou的计算，该方法巧妙之处在于 mask1与mask2必须有相同的height and width，而后在同一个位置的值累加，即交叉面积，而后将mask1与mask2 所有值累加为并集，而后计算类似于box的io
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2023-06-15 11:10:09
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KMeans算法是数据聚类的重要算法之一。本文将对该算法进行原理的简单介绍以及API函数的介绍，同时举出两个例子：基于kmeans对数据的聚类和基于kmeans对图像的分割。 （PS：作为学习Opencv的小白，及时记录所学习的东西，以便以后自己查阅方便。）一.KMeans方法概述无监督学习方法 （不需要人为干预定义什么类，自动执行）分类问题，输入分类数目，初始化中心位置硬分类方法，以距离度量迭代
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2024-10-23 15:43:40
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matterport版mask_rcnn系列： 1.Mask_RCNN训练自己的数据 2.目标检测：使用Open_cv在图像上批量画bounding box 3.Mask_RCNN：使用COCO权重进行特定类别预测（只标记出你需要的类别）
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2024-09-27 14:33:10
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Python是一门非常简洁的语言，对于数据类型的表示，不像其他语言预定义了许多类型（如：在C#中，光整型就定义了8种），它只定义了六种基本类型：字符串，整数，浮点数，元组，列表，字典。通过这六种数据类型，我们可以完成大部分工作。但当Python需要通过网络与其他的平台进行交互的时候，必须考虑到将这些数据类型与其他平台或语言之间的类型进行互相转换问题。打个比方：C++写的客户端发送一个int型(4字
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2023-09-20 08:48:25
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# PyTorch计算两个mask tensor的IOU
在计算机视觉任务中，我们经常需要计算两个mask tensor之间的交并比（Intersection over Union，简称IOU）。这个指标用来衡量两个区域的重叠程度，常用于目标检测、语义分割等任务中。在本篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch来计算两个mask tensor的IOU，并给出代码示例。
## 什么是mask t
原创
2023-12-09 11:14:07
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Mask R-CNN提出目的基于全景分割，精细分割效果貌似不如UNet 实现目标实例语义分割（object instance segmentation）.改进点（Faster RCNN）ROI Pooling->ROIAlign在原来的faste rcnn 部分并联一个mask分支（FCN实现）解耦分类和语义分割mask，mask分支负责生成mask，class分支就负责判断类别Mask R
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2024-04-15 14:54:53
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一. 并查集的介绍1.并查集的简单介绍 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。并查集跟树有些类似，只不过她跟树是相反的。在树这个数据结构里面，每个节点会记录它的子节点。在并查集里，每个节点会记录它的父节点【1】。 &n
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2023-09-30 10:14:13
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集合运算符：UNION/UNION ALL 并集，INTERSECT 交集，MINUS 差集一、union求并集，公共部分只有包含一次例：求emp表ename中含’A‘或含有‘M’SQL> select * from emp where ename like '%A%'
2 union
3 select * from emp where ename like '%M%';
二、union
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2024-05-14 19:54:30
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首先上篇有内容未讲完：1.集合的运算#这个 & 符号是交集运算
s1 = {1,2,3,4,5}
s2 = {3,4,5,6,7}
result = s1 & s2 #输出结果是 {3,4,5}
#这个 | 符号是并集运算
result = s1 | s2 #输出 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
#这个 - 符号是差集运算
result = s1 - s2
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2023-09-21 14:43:03
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二值掩膜输出依据种类预测分支(Faster R-CNN部分)预测结果：当前RoI的物体种类为i第i个二值掩膜输出就是该RoI的损失Lmask对于预测的二值掩膜输出，我们对每个像素点应用sigmoid函数，整体损失定义为平均二值交叉损失熵。引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的掩膜，避免类间竞争。这样做解耦了掩膜和种类预测。不像是FCN的方法，在每个像素点上应用softmax函数，整体采用的
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2024-10-15 09:47:16
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并查集相关知识并查集常用模板class UnionSet:
def init_tree(self,n):
self.fa = [i for i in range(n)] # 必要，记录根节点，也可能是字典形式
self.cnt = collections.defalutdict(lambda :1) # 不一定必要，用于计算树的高度
def
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2023-08-30 07:44:04
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# 如何实现Python中的IOU计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会需要计算两个物体之间的交并比（IOU）来评估它们的相似度。在Python中，我们可以使用简单的方法来实现IOU计算。下面我将向你展示一个完整的流程，让你了解如何实现这一功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现IOU计算的流程。我们可以将这个流程分解为以下几个步骤：
```mermaid
sta
原创
2024-05-14 06:01:07
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# Python求IOU
## 介绍
在计算机视觉领域，IOU（Intersection over Union）是一种常用的评估指标，用于衡量目标检测算法的精度。IOU是通过计算预测框与真实框的交集与并集之间的比例来衡量两个框之间的重叠程度。
本文将介绍如何使用Python计算IOU，并提供了代码示例。我们将从IOU的定义开始，然后逐步解释如何实现它。
## IOU的定义
IOU的计算公式如
原创
2023-09-10 03:18:31
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在处理“iou python daima”问题时，我们需要系统性地进行分析与解决。本文将分成几个部分，详细介绍如何定位问题和提出实施方案，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南。
我们首先进行环境预检，以确保系统满足运行要求，以便后续步骤顺利进行。
## 环境预检
在开始之前，确认一下你的系统环境是否符合要求：
| 系统要求 | 版本
# IOU（交并比）算法及其在Python中的实现
在计算机视觉和图像处理领域，IOU（Intersection Over Union，交并比）是一种广泛使用的评估指标，特别是在目标检测任务中。IOU的主要目标是衡量两个对象（通常是预测框和真实框）之间的重叠程度。本文将介绍什么是IOU，它的计算方法，以及如何在Python中实现IOU的计算。
## 什么是IOU？
IOU的定义为两个区域交集
引言在神经网络学习中，经常会很困惑： 我们需要将原始数据集拆分为三份：训练集、验证集和测试集.但是我也注意到在有些机器学习算法中，数据集往往被拆分为两份：训练集和测试集。所以我们的问题归纳如下： 对于神经网络来说真的需要验证集嘛？验证集是可选的嘛？ 进一步来说，在机器学习领域验证集和测试集的区别是什么？解释一训练集 （训练阶段） 用于构建我们的模型，我们的模型在训练集上进行学习，通常在这个阶段我们
# Python字典并集的实现
## 引言
在Python中，字典是一种非常常用的数据结构。它可以存储键值对，并提供了丰富的方法来操作和处理这些数据。其中，字典并集是指将两个字典合并为一个，并且如果有相同的键，保留其中一个字典中的值。本文将教会你如何实现Python字典并集的功能。
## 实现步骤
下面是实现Python字典并集的常用步骤，可用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
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2023-07-29 16:28:06
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