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「解析」opencv读取中文路径报错

经常使用 Opencv 处理图像,但是发现使用opencv处理图片的时候,imread 无法读取中文文件,只能识别英文路径文件,中文路径就算不提示错误,但也不会有结果输出,因此需要修改下需要通过 numpy 读取下图像,再进行下转换,即可使用中文路径下的图像处理。

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#opencv#python#计算机视觉
「云服务」腾讯云服务器配置

博主使用服务器的次数不是很多,但是将来大部分的工作可能基于Linux环境的,因此,趁着活动,购买了一年的腾讯云,貌似才几十RMB,还是挺实惠的,在此,记录下配置工作,仅供参考博主使用的是 Core Shell,个人感觉还不错,全文以Core Shell为默认软件,其他Shell工具大致相仿,不再专门介绍,如有问题,请留言。

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#腾讯云#服务器#ubuntu
「Pytorch」如何理解深度学习中的算子(operator)

在深度学习中,算子是实现各种计算和转换的基本单位,理解这些算子的性质和作用对于设计和优化深度学习模型至关重要。不同的算子不仅构成了模型的结构,还决定了模型的性能和效率。PyTorch 官方文档PyTorch GitHub 仓库。

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#深度学习#人工智能
PyTorch 大批量数据 如何训练?

在深度学习训练中,我们经常遇到 GPU 的内存太小的问题,如果我们的数据量比较大,别说大批量(large batch size)训练了,有时候甚至连一个训练样本都放不下。但是随机梯度下降(SGD)中,如果能使用更大的 Batch Size 训练,一般能得到更好的结果。那么问题来了:当 GPU 的内存不够时,如何使用大批量(large batch size)样本来训练神经网络呢?这篇文章将以 PyT

#GPU
「PaddleOCR」 模型应用优化流程

PaddleOCR 算是OCR算法里面较好用的,支持的内容多,而且社区维护的好(手把手教你,生怕你学不会),因此在国内常采用。目前已经更新到 2.8版本了,功能更加丰富、强大;目前支持通用OCR、表格识别、图片信息提取以及文档场景信息提取,基本覆盖了常用的场景首先下载模型代码需要视频课程的可以看。

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Pytorch 获取模型 Params/FLOPS

1、自定义 Params Pytorch依据其内建接口自己写代码获取模型参数情况,大家可以参考Pytorch提供的model.parameters() 接口来获取相应参数的size来实现,对于该参数是否属于可训练参数,那么可以依据Pytorch提供的requires_grad标志位来进行判断,具体方法如下代码所示:

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【典藏】详解 Self-Attention

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention机制,不采用RNN顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。一切从 Self-Attention 开始1.1 处理Sequence数据的模型:Transformer是一个

【附代码】图像分类 — 测评指标

在深度学习中,对模型的测量和评估至关重要,只有选择与问题相匹配的评估方法,才能够快速地发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题,从而迭代地对模型进行优化。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,它的目标是将不同的图像划分到不同的类别,实现最小的分类误差,这里我们只考虑单标签分类问题,即每一幅图像都只有唯一的类别。对于单标签分类任务,其评价指标主要有:1、准确率2、精确率3、召回率4、F1-scor

「Pytorch」如何理解深度学习中的算子(operator)

在深度学习中,算子是实现各种计算和转换的基本单位,理解这些算子的性质和作用对于设计和优化深度学习模型至关重要。不同的算子不仅构成了模型的结构,还决定了模型的性能和效率。PyTorch 官方文档PyTorch GitHub 仓库。

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#深度学习#人工智能
「解析」图像分割-mask的读取与保存

Pillow 图像常见属性im.width# 宽度im.height# 高度im.size# 尺寸(宽和高),是一个元组im.mode# 模式,如RGB, RGBA, P, L等im.format# 格式,如.jpg .png等im.readonly# 是否只读,值为0或1im.category# 类别im.info# 图片的信息,是一个字典三、图片的模式1位像素的范围是0-1,0表示黑1表示白,

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#opencv#计算机视觉#python
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