The Validation Accuracy of model, implemented in PyTorch, always got 10% and not converge.

环境： tf2完整报错如下：tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:assertion failed: [predictions must be >= 0] [Condition x >= y did not hold element-wise:] [x (sub_2:0) = ] [[-nan][-na

《简易快速数据增强开源库推荐》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程，由BBuf尝试多种数据增强库以后，从中选择了两个易于上手数据增强库进行分享，适用的领域包括分类、分割、检测等。这两个库是albumentations和augmentor，其中albumentation库支持分类、检测、分割任务；augmentor库支持分类和分割任务。电子书内部由于图片示例较多，排版上略显不美观，请见

【导语】本科期间只是将线代学了，并且通过做题拿到了一个不错的分数，但是掌握并不牢靠。到了研究生阶段以后，模式识别、机器学习、应用数学等课程都需要大量运用线代进行推导或者证明，线代知识的匮乏让我很吃力，所以借祝老师在模式识别绪论课程上展示的需要的矩阵相关的数学基础，在此总结、快速回忆。另外推荐一下3Blue1Brown的理解线性代数本质的视频，B站上有，讲解的非常形象，墙裂推荐。文章目录1. 向量2

tags:视频标注annotation深度学习darklabel前言：这是一个轻量的视频标注软件，相比于ViTBAT等软件而言，不需要安装就可以使用。但是由于是一个韩国人开发的，所以相关的说明不太够，所以这里进行一个darklabel软件的使用指南。之后会在这个视频标注的基础上进行一些脚本的编制，有利于ReID数据集、目标检测数据集和MOT数据集的快速构建1. 官方相关说明它...