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pytorch使用DCN前言正文前言关于DCN可形变卷积神经网络相信大家也都不陌生，使用额外的feature map区学习offset，以此达到可形变的效果。感觉和attention比较相似？但是网络实现的代码版本各不相同，编译环境存在很多难以协调等等的问题。而MMopenlab是一个非常不错的工具，其有着实现可形变卷积的方法，因此本文只是做一个引入，如何像正常使卷积一样的使用DCN正文from

Potsdam 数据集预处理（切割）

华为数学建模D题第一题：选取感兴趣的20个变量第二题建立回归模型第三题 建立五个因变量（ADMET）的分类模型第四题 每个变量对活性的定量分析总结引用大致分享一下自己在建模过程中的思路，仅仅是做个记录第一题：选取感兴趣的20个变量对于729个属性变量建立回归和分类模型而言显得相对有点多，因此需要维度压缩，通常在使用维度压缩时有很多方法如：PCA、DAN（深度自编码）等，但是这样得到的维度压缩不会对

医学超大SVS格式图像切割程序总结仅仅提供学习使用程序将原始的coco数据集，标注为矩形框，通过openslide和numpy等工具包进行图片切割。原始的图像大小不规则，100000x100000像素左右，运行下面程序即可得到2000x2000的，尺寸修改、路径等需要自行调整。import openslidefrom openslide.deepzoom import DeepZoomGenera

COCO2VOC、YOLO2VOC、JSON2YOLO

强化学习——Qlearning和Sarsa的区别前言Qlearning算法简单示例Sarsa算法简单示例总结主要是讲述一下自己学习Qlearning和Sarsa的感悟前言自从北京学习回到成都，一个暑假虽然”书本上“的知识没有学到什么，但是确实让身为本科生的自己眼界开阔了很多，也更加的明确了自己的目标。强化学习这一个领域之前也是仅仅知识了解大概的算法流程，知其然，不知其所以然。直到现在我也觉得其和遗

anaconda是一个非常好的python环境管理工具，因此在linux中安装十分有必要，大家可以参考https://blog.csdn.net/arno_an/article/details/105229780。3、然后跟着指示该enter enter，该yes yes，最后安装完之后，找到.bashrc文件，添加。1、第一步下载anaconda。2、第二步安装anaconda。

对dota数据集进行切割并保存成yolo和voc格式

COCO2VOC、YOLO2VOC、JSON2YOLO