因为最近实验室安排我带一下另外两位硕士生，然后发现好像他们还挺需要一个简单明了的框架manual的，所以打算写个超级白话的精简版。1. 首先一句话解释下深度学习，就是给所谓网络一个输入，希望其能输出我们想要的结果。如果没有输出想要的结果，就要教育这个网络，调整其参数配置，使其能输出我们想要的结果。这样之后这个网络在面对其他类似的输入的情况下，往往就能够也输出正确的认识。2. 要完成这个任务，需要下
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2024-02-26 17:01:00
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目录公共数据集计算机视觉标准数据集整理—PASCAL VOC数据集数据集文件结构AnnotationJPEGImagesSegmentationClassSegmentationObjectNYUD V2数据集的简介与提取COCO2017医学影像数据集汇总左心房图像分割集 公共数据集《基于全卷积神经网络的图像分割算法的研究及应用》实验数据：本章节的公共数据集来源自计算机视觉领域的 PASCAL
1.ghostnet简介Ghostnet是华为诺亚方舟实验室今年在CVPR2020上新发表的文章《GhostNet: More Features from Cheap Operations》中提出的一种新型的网络结构，他的核心思想就是设计一种分阶段的卷积计算模块，在少量的非线性的卷积得到的特征图基础上，在进行一次线性卷积，从而获取更多的特征图，而新的到的特征图，就被叫做之前特征图的‘ghost’，
1、将张量转换为numpy：x.numpy()[0]2、使用x.item()从有一个元素的张量中获取Python数
原创
2021-08-13 09:28:04
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Window下使用Anaconda3安装PyTorch《1》安装Anaconda3，并配置安装PyTorch的虚拟环境。从官网下载Anconda3，官网网址：https://www.anaconda.com/products/individual/get-started选择自己想要安装的位置，一路安装下去，安装成功出现下图快捷方式，点击它运行点击快捷方式后，运行出现如下界面。点击红色框“Creat
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2024-06-05 06:58:26
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# 教你如何使用 PyTorch Tensor 得到 Index
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建 PyTorch Tensor) --> B(获取 Index)
B --> C(得到对应值)
```
## 二、步骤及代码示例
### 步骤一：创建 PyTorch Tensor
首先，我们需要创建一个 PyTorch Tensor
原创
2024-06-28 06:08:48
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# PyTorch中的Tensor索引
## 引言
PyTorch是一个广泛应用于机器学习和深度学习的开源框架。在PyTorch中，Tensor是其核心数据结构之一，可以看作是多维数组。在实际应用中，我们经常需要对Tensor进行索引操作，以获取其中的特定元素或子集。本篇文章将介绍如何在PyTorch中进行Tensor索引操作。
## 索引的步骤
为了更好地理解整个索引的流程，我们可以用表
原创
2023-09-15 23:37:38
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前言本文翻译自One-shot object detection，原作者保留版权，略有删减。作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体： 这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而**目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框（bounding boxes），还要给出每个物体的
在 Python 中进行“bbox”（边界框）绘制的相关问题，希望把这篇博文整理一下，系统化记录这个过程。我们习惯使用 Python 的绘图库 Matplotlib 或 OpenCV 来进行这种图形绘制，但有时在创建这些边界框时会遇到一些特殊问题。
### 问题背景
在图像处理和计算机视觉的应用场景中，用户可能需要在图像上绘制边界框来指示目标对象的位置。这对于自动化检测、图像注释等任务至关重要
# PyTorch：获取当前总显存
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，用于构建深度学习模型。在训练大型模型时，显存的使用情况是一个重要的指标，可以帮助我们优化模型的性能。本文将介绍如何使用 PyTorch 来获取当前总显存的方法，并提供相应的代码示例。
## 显存概述
显存（显卡内存）是指显卡上的高速随机存储器，用于存储和处理图像、视频等数据。在深度学习中，显存用来存储
原创
2023-12-30 11:33:13
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在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，常常会涉及到数据集的处理和分析。特别是，我们清晰地了解数据集的长度对于后续的模型训练与评估至关重要。然而，有不少用户在这一过程中出现了不少问题，本文将探讨如何在 PyTorch 中有效地获取数据集的长度。
## 问题背景
在实际的深度学习项目中，数据集通常是模型训练的基础。如果我们无法准确获取数据集的长度，将导致后续操作的失败，甚至引发无法预料的错误
## 深度学习bbox ap实现流程
### 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
D --> E(调整参数)
```
### 2. 具体步骤
#### 2.1 准备数据集
首先，需要准备训练数据集和测试数据集，确保数据集中有标注好的
原创
2024-02-28 07:12:16
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## RedisTemplate Geo BBox查询
### 引言
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、哈希和有序集合。其中，有序集合（Sorted Set）是一种特殊的数据结构，它可以对元素进行排序，并且支持范围查询和位置查询。RedisTemplate是Spring Data Redis提供的一个用于
原创
2023-08-30 10:59:46
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目前基于深度学习的目标检测用CNN分类网络来作为特征提取器，如SSD采用VGG，YOLO采用DarkNet，Faster R-CNN采用ResNet，我们一般称这些网络为目标检测模型的backbone。ResNet是目标检测模型最常用的backbone，DenseNet其实比ResNet提取特征能力更强，而且其参数更少，计算量（FLOPs）也更少，用于目标检测虽然效果好，但是速度较慢，
# Python中的图例边界框（legend bbox）
在数据可视化中，图例（legend）是非常重要的一部分。它可以帮助我们更好地理解图表中的数据内容，展示不同元素之间的关系。在Python的数据可视化库中，如Matplotlib、Seaborn等，都提供了丰富的图例功能，可以自定义图例的位置、大小、边界框等属性。本文将重点介绍Python中图例边界框（legend bbox）的使用方法。
原创
2024-04-30 07:17:37
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<b> <strong> 标签在默认时表现形式是一样的，就是文字粗体显示。不免有个疑问“既生瑜何生亮”，所以很是困惑两个到底有什么区别。在网上找来几篇立意介绍如下，自己从中总结了三点。 --------以下摘自http://www.divcss5.com/html/h331.shtml----------1、html b与strong加粗标签区别<b>
一、说明大概一两年前在《漏洞战争:软件漏洞分析精要》听到bindiff（和补丁比较法），但一直都没去使用。前两天再回头看书感觉需要使用一翻，整个过程下来还是遇到了一些问题，值得记录一番。 二、安装2.1 jdk安装bindiff是一款java程序，因此需要安装jdk，我装的是jdk1.8其他版本兼容性不太清楚。jdk下载地址：https://www.oracle.com/technetw
fast中的_bbox_pred函数和faster中的bbox_transform_inv是一样的，是将框进行4个坐标变换得到新的框坐标。fast中是将selective search生成的框坐标进行回归变换，faster中用了两个地方，一个是把根据rpn滑动机制生成的anchor框进行回归变换，另
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2017-10-15 12:47:00
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标题：如何实现“python cpython_bbox”
## 引言
在Python开发中，CPython是最常用的Python解释器。CPython的bbox模块是用于计算边界框的一个重要工具。对于刚入行的小白来说，可能会对如何实现“python cpython_bbox”感到困惑。本文将向你介绍实现该功能的步骤，并详细解释每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是实现“python cpy
原创
2024-01-09 05:41:45
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# PyTorch中的傅里叶变换
## 引言
傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将一个函数表示为一组正弦和余弦函数的叠加。在信号处理、图像处理和机器学习等领域，傅里叶变换被广泛应用。而在PyTorch中，我们可以使用傅里叶变换对复数进行处理。本文将向您介绍如何在PyTorch中使用傅里叶变换来处理复数。
## 傅里叶变换
傅里叶变换是一种频域分析方法，它可以将一个函数从时域转换到频域。它
原创
2023-12-18 08:30:42
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