[论文解读] UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation（UNet++：一种用于医学图像分割的嵌套U-Net结构） Unet论文：https://arxiv.org/pdf/1807.10165 Unet源代码：https://github.com/MrGiovanni/UNetPlusPlus 发表：201
There are no regrets in life, just lessons. 人生中没有后悔，只有教训。Python 数字数据类型用于存储数值。 数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值，将重新分配内存空间。Number 对象创建num1 = 1
num2 = 10使用del语句删除一些数字对象的引用，删除单个或多个对象的引用用, 分隔开del num1
del num
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2024-04-15 13:03:55
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在实现ResNet-50训练CIFAR-10数据的过程中，发现使用默认参数进行训练时只能达到65-80的准确率，并不满足我的预期要求，查了一些资料，发现可能是图片尺寸不满足卷积下采样倍数的原因。代码：代码如果对您有帮助，请在GitHub上给一颗小星星！！！https://github.com/zzbbzz626/ResNet-cifar10-real-time-inference
下面给出我的思路
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2024-04-10 20:20:51
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文章目录ResNet论文笔记引言网络主要结构为什么梯度不会消失正向传播数学推导反向传播数学推导参考链接 ResNet论文笔记引言卷积神经网络的深度对卷积网络的性能非常重要,因此提出一个问题：Is learning better networks as easy as stacking more layers?仅仅依靠堆叠深度来提升提升网络性能？结果当然是否定的，梯度消失/爆炸这个问题从一开始就阻
一般将目标跟踪分为两个部分:特征提取、目标跟踪算法。其中提取的目标特征大致可以分为以下几种：图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 颜色直方图作为特征，颜色特征具有旋转不变性，且不受目标物大小和形状的变化影响，在颜色空间中分 布大致相
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2024-04-25 16:46:50
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复盘：一文搞懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系 提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的 （1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了 （2）自己的实习经历，做了什么内容，学习的领域知识，要熟悉熟透了 （3）除了科研，实习
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2024-08-04 17:46:09
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相对其他计算机视觉任务，目标检测算法的数据格式更为复杂。为了对数据进行统一的处理，目标检测数据一般都会做成VOC或者COCO的格式。 VOC和COCO都是既支持检测也支持分割的数据格式，本文主要分析PASCAL VOC和COCO数据集中物体识别相关的内容，并学习如何制作自己的数据集。一、VOC格式目录结构 VOC格式数据集一般有着如下的目录结构：VOC_ROOT #根目录
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2024-07-12 00:50:48
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数词：表示数目和顺序的词叫做数词。数词又分为基数词和序数词。基数词表示数量，序数词表示顺序。一、基数词基数词的写法：从1-100的基数词：从1-10:基数词分别是：one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, ten.11-20:13-19这些数字词尾都是“teen”，所以teenager表示“青少年、十几岁的孩子”。thirteen
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)#所有类的概率相加为1self.detect = Detect(num_classes, 0, 200, 0.01, 0.45)top_k, conf_thresh, nms_thresh分别表示一张图片中，每一类的预测框数量
原创
2023-05-18 17:15:00
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前几篇文章介绍过python中的数据类型，今天整理下数值类型以及常用的几个函数：一、NumberNumber数据类型为不可变数据类型，改变值的话，会重新分配内存空间可以使用del语句删除Number对象引用var1 = 1del var1也可以同时删除多个对象del var1，var2二、几种不同的数值类型整形（无小数点）、长整型（无限大小的整数，结尾带L）、浮点型（整数部分+小数部分，也可以用科
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2023-11-11 13:12:35
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本文主要介绍python1. 模块安装1) python 3.x中自带了2) python 2.7需要安装futures模块，使用命令pip install futures安装即可2. Executor对象class concurrent.futures.ExecutorExecutor是一个抽象类，它提供了异步执行调用的方法。它不能直接使用，但可以通过它的两个子类ThreadPoolExecut
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2024-09-11 07:57:33
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2. NumPy数据类型本章就NumPy的一些基础知识展开，首先讨论的是NumPy的数据类型问题。2.1 NumPy支持的数据类型尽管Python支持int、float等基础的数据类型，但是NumPy需要更多、更精确的数据类型支持科学计算以及内存分配的需要。以下是NumPy里支持的数值型数据的类型。表1 NumPy支持的数值类型符号含义boolTrue和Flaseinti支持int的32或64位i
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2024-05-27 16:33:57
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1> 进入 Edit Configurations 2> 点击 + ，选择 Tomcat 服务器，如果是本地Tomcat 选择 Local 3> Tomcat Server -> Unnamed -> Server -> Application server 的 Configuration ，找到本地 Tomcat 服务器，再点击
概述UNet是一种用于图像分割任务的深度学习模型，最初由Olaf Ronneberger等人在2015年提出。它的名字来源于其U形状的网络结构。UNet的主要特点是它使用了编码器和解码器结构，其中编码器部分由一系列卷积层和池化层组成，可以对输入图像进行特征提取和压缩。解码器部分则通过上采样和反卷积层将编码器输出的低分辨率特征映射扩展回原始分辨率，从而获得分割结果。UNet的另一个重要特点是它采用了
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2023-09-18 15:59:33
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# Java获取jar中的classes目录
在Java开发中，我们经常会使用jar包来管理项目的依赖。但是有时候我们需要获取jar包中的classes目录中的文件，可能是为了做一些特定的操作，比如读取配置文件、加载资源等。在本文中，我们将介绍如何使用Java代码来获取jar中的classes目录。
## 获取jar中的classes目录
Java中可以使用`ClassLoader`来获取j
原创
2024-06-06 04:30:20
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# 实现Pytorch DataLoader中的num_workers
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现"Pytorch DataLoader中的num_workers"的流程。我们可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据集 |
| 2 | 创建数据加载器 |
| 3 | 设置num_workers参数 |
| 4
原创
2024-04-20 04:36:22
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考虑这么一个场景，有海量txt文件，一个个batch读进来，测试一下torch DataLoader的效率如何。基本信息：本机配置：8核32G内存，工作站内置一块2T的机械硬盘，数据均放在该硬盘上 操作系统：ubuntu 16.04 LTS pytorch：1.0 python：3.61、首先生成很多随机文本txtdef gen_test_txt(): population = list(string.ascii_letters) + ['\n'] for i in r
原创
2021-08-12 22:31:39
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亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能
1前言本文属于Pytorch深度学习语义分割系列教程。该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解如果不了解语义分割原理以及开发环境的搭建，请看该系列教程的上一篇文章《Pytorch深度学习实战教程（一）：语义分割基础与环境搭建》。本文的开发环境采用上一篇文章搭建好的Windows环境，环境情况如下：开发环境：Windows开发语言：Python3.7.4框架版本：Pytorch1
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2023-08-28 22:10:45
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【Java基础篇】Java Number和Math 类Java NumberJava MathNumber & Math 类方法 Java Number一般地，当需要使用数字的时候，我们通常使用内置数据类型，如：byte、int、long、double 等。int a = 5000;
float b = 13.65f;
byte c = 0x4a;然而，在实际开发过程中，我们经常会遇到需
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2023-07-07 13:26:04
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