可再别说那些假的了，还opencv，就一行代码，嗯， 手动也可以，直接改后缀名就能实现，至于原理，其他的博主有介绍位图和RGB图像的区别的！看吧！from PIL import Imagefile = 'C:/Users/TT/Desktop/IMD002.bmp' #原图像的位置file2 = 'C:/Users/TT/Desktop/IMD002.jpg' #保存位置image = Image

经过师兄的提醒，我将单一值的标签图用最初的概率图进行替换。不要扯什么这个那个，就是不能用阈值去将概率图变成最终的分割图，那个阈值就是ROC曲线图中需要的，我们只要提供模型分割的概率图即可。问题解决！...

预测周围智能体的未来运动对于自动驾驶车辆（AV）在动态、人机混合环境中安全运行至关重要。然而，大规模驾驶数据集的稀缺性阻碍了鲁棒且通用的运动预测模型的发展，限制了其捕捉复杂交互和道路几何结构的能力。受自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域最新进展的启发，自监督学习（SSL）在运动预测社区中引起了广泛关注，用于学习丰富且可迁移的场景表示。尽管如此，现有的运动预测预训练方法大多专注于特定模型架

精准的车辆轨迹预测能够为许多智能驾驶系统带来好处，从交通模拟到辅助驾驶。这项能力的需求伴随着自动驾驶汽车的出现而出现，因为他们需要预测周围车辆的行驶轨迹，从而实现安全高效的导航。近来的研究表明基于深度学习的方法能够极大提升预测的准确度。然而，我们使用这些模型的主要困难在于模型的解释性很差。为了缓解这个问题，本文使用空间时间注意力长短期记忆方法来做工作。它是LSTM和时空注意力机制结合的用于车辆轨迹

首先要知道什么是解析函数解析函数是指在区域D内处处偏导数连续且满足柯西黎曼方程（C-R方程）的复变函数证明如下利用柯西黎曼方程和数学归纳法解析函数之后还有半解析函数，是由我国的王见定教授所创立的，提出了共轭积分……想要深度了解解析函数的小伙伴可以看看老师的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Cx411174i?p=1一起学习，加油！...

经过师兄的提醒，我将单一值的标签图用最初的概率图进行替换。不要扯什么这个那个，就是不能用阈值去将概率图变成最终的分割图，那个阈值就是ROC曲线图中需要的，我们只要提供模型分割的概率图即可。问题解决！...

前言语义分割，是一项基本任务，作为普通学生的我，只能利用大佬们提供的砖头和假设图纸进行搭建工作，这是我对自己的认知，不知读者你们如何认为？开始阅读：引言语义分割通过密集地预测每个像素的类别来产生对场景的全面理解。 深度卷积神经网络的高层次特征已经证明了它们在语义分割任务中的有效性，但是对于详细信息很重要的小/薄对象，高层次特征的粗分辨率往往会导致较差的结果。那就自然要考虑使用低级别特征来补偿高级别

优化器，Adan

挑战赛数据集地址https://challenge2018.isic-archive.com/

挑战赛数据集地址https://challenge2018.isic-archive.com/