1. model.train()model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更
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2024-10-20 09:33:27
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### 什么是OSTU算法？
OSTU（Otsu's Thresholding）是一种自动阈值分割方法，由日本学者大津展之（N. Otsu）于1979年提出。它是一种基于图像直方图的全局阈值方法，通过最小化类内方差或最大化类间方差来确定最佳阈值。这种方法在图像处理领域中应用广泛，尤其是在二值化处理中。
### OSTU算法的基本原理
OSTU算法的基本思想是将图像分为两个类别：前景和背景。通
原创
2024-07-22 11:34:31
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有时在图像处理之中，执行阈值处理是一个重要的步骤。在这个过程中，我们需要选择一个适当的阈值来分割图像。有一种常见的方法是Otsu算法，它能够自动选择最优阈值以区分前景和背景。在这篇博文中，我们将探索如何在Python中实现Otsu代码。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境已经准备好了。我们将使用几个依赖，包括NumPy和OpenCV。以下是这些库的版本兼容性矩阵：
| 依赖库
对于optparse模块的操作是一个类似于sys.argv的，都是通过外界的输入来获取值，不过sys.argv获取到值后生成的是一个列表，并且第一个位置上是自己的文件名，如下：# 通过sys.argv 获取的值
data_list = sys.argv
print(data_list)
# 第一次
# 运行
python test.py 1 2 3 4
# 输出
['test.py', '1',
现有的三维模型骨架提取算法大多针对网格模型和体素模型 噪声空洞:遮挡，设备本身的局限性，随机噪声 在进行骨架提取之前首先对点云进行去噪处理, 去除噪声点和离群点, 防止对后续的骨架提取造成干扰. 一般地, 通过3D扫描方法得到的物体原始点云中含有大量的噪声点和冗余点, 给后续的骨架提取带来干扰. 为此, 在对原始点云进行骨架提取之前首先对输入模型进行预处理, 即对含有噪声的模型进行去噪处理; 对含
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2024-09-21 10:43:57
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§ python-os模块的函数一.os模块介绍二.os模块函数介绍2.1 os.system()2.2 os.name2.3 os模块获取文件路径2.3.1 os.path.dirname()2.3.2 os.getcwd()2.3.3 os.path.abspath 软件为Windows下的vscode软件，由于系统是Windows，导致有些许命令以及结果与linux中不同，这个地方真
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2023-11-10 12:16:26
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城市地区道路网的简单的阈值分割。采用的是单ostu（最佳阈值分割）算法，废话少说，如果不太清楚该算法，请参考文献[1]中的图像分割这一章的介绍。程序直接运行的效果如下。 直接附加代码，希望对大家有一些益处，节约你的时间： 参考文献 [1] (美)冈萨雷斯(Gonzalez, R.C.), (美)伍兹
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2016-03-30 17:15:00
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目录 assertupdate()len()range()torchvision.transforms.Compose(transforms)torchvision.transforms.ToTensor()Python split()方法Python 函数 定义 调用 参数传递 匿名函数 return 语句 变量作用域&nbs
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2023-08-11 15:29:57
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文章目录模拟神经元单层神经网络的分类器激活函数SigmoidTanhReLULeaky ReLUMaxout神经网络结构全连接神经网络模型的表示能力与容量 深度学习的前身是神经网络。 接下来，我们开始学习神经网络算法。 模拟神经元输入信号通过突触进入神经元；神经元内部对信号进行激活处理；信号沿着神经元的轴突输出；这个轴突通过下一个神经元的突出相连接。输入信号输入数据突触模型的参数信号输入过程参
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2023-10-24 08:59:19
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文章目录什么是 OSAL?源码安装Linux 上OSAL的移植STM32上OSAL的移植关键点测试代码结语附件 什么是 OSAL?今天同学忽然问我有没有搞过OSAL，忽然间一头雾水，于是在搜索引擎上找到了答案，发现这是一个十分实用的东西。OSAL(operating system abstraction layer)，操作系统抽象
激活函数的介绍与对比神经网络与感知机激活函数阶跃函数（step_function）sigmoid函数tanh函数relu函数mish函数softmax函数函数图像对比 神经网络与感知机感知机即阈值逻辑单元，通过阈值来进行判断类别，神经网络则是多个感知机的集合，可以应用于处理更复杂的问题激活函数首先我们来介绍在神经网络网络中的激活函数，激活函数相当于在感知机中设置的阈值，不过感知机中的激活函数使用
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2024-02-02 08:54:26
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这个包八百多，慢慢等，可我寻思着我这pytorch不是装过了么，他又给我来一遍是几个意思 下面是简单的矩阵函数from __future__ import print_function
import torch
x = torch.Tensor(5, 3) # 构造一个未初始化的5*3的矩阵
x = torch.rand(5, 3) # 构造一个随机初始化的矩
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2023-12-21 12:36:33
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初步了解torch.nnpytorch的神经网络层利用torch.nn实现，我们通过一个例子来熟悉其前向传播、反向传播的链路。首先，我们给出要优化的函数——它是一个包含2000个样本的正弦函数：import math
# Create Tensors to hold input and outputs.
x = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000)
y =
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2023-11-20 21:55:00
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损失函数（一)损失函数概念损失函数是衡量模型输出与真实标签的差异在我们讨论损失函数时，经常会出现以下概念：损失函数（Loss Function）、代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function)。这三者有什么区别及联系呢？Loss Function是计算一个样本的差异，代价函数是计算整个样本集的差异的平均值：目标函数是更广泛的概念，通常目标函数包括cost和
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2023-10-22 09:56:21
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目录一、梯度下降算法（batch gradient descend）二、随机梯度下降算法（stochastic gradient descend）三、 小批量梯度下降算法（mini-batch gradient descend）一、梯度下降算法（batch gradient descend）原理：梯度下降算法是深度学习中很常见的一种方法，为了找到最优解，可以尝试利用穷举法，分治法或者贪心算法，梯度
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2023-12-18 19:27:13
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本文整理了笔者在学习pytorch中经常遇到的一些函数，本篇博客会不断进行更新，并且会加上自己使用背景和使用经验。1. torch.max()函数笔者最近在学习目标检测的相关知识，无论是在计算多个bounding box之间的IOU还是确定bounding box的类别信息的时候，都会用到torch.max()函数。torch.max()可以得到一个tensor某个维度的最大值，可以的得到两个te
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2023-09-03 13:39:35
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PyTorch学习笔记——常用函数总结（一）torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()——对数据的维度进行压缩或者解压(1) `torch.squeeze(input, dim=None, out=None)` **函数详解：**(2) `torch.unsqueeze(input, dim)`**函数详解：**torch.linspace() ——线性间距向量torc
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2023-11-23 20:48:45
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1. 二维卷积tensor(B,C,H,W)B - batchsize，例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64那么此项则为64C - channel，也就是输入的矩阵的通道数，若你输入的是RGB图片，那么此项为3H - high，也就是你输入矩阵的高。W - width，也就是你输入矩阵的宽 2.一维卷积tensor(B
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2023-10-21 12:02:44
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pytorch常用函数与基本特性总结大全之前一直在看李宏毅老师的深度学习课程,感觉对于深度学习的许多细节得到了明显的提升 最近想尝试几个gan的代码运行,将之前忽略的一些基础操作重新整理一下,便于日后使用 张量数据类型1.查看数据类型尽量使用 tensor.type()与isinstance()来判别数据类型, python自带的type()函数只能告诉我们是tensor但不能得到具体的类型查看基
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2023-12-25 21:55:37
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文章目录安装Pytorch在pytorch中安装jupyter两个常用函数三种方式编码的区别Dataset实战TensorBoard的使用Transforms常见的Transformstorchvision中的数据集的使用DataLoader的使用参考资料 安装Pytorch在Anaconda环境中创建pytorch环境conda create -n pytorch python=3.6激活环境
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2023-11-27 21:52:03
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