这是一个大佬在github 开源的项目，专门针对“目标检测”的“数据增广”！代码地址：https://github.com/Paperspace/DataAugmentationForObjectDetection博客地址：https://blog.paperspace.com/data-augmentation-for-bounding-boxes/如果我这样侵权了，请联系我删除！！...

图像卷积：利用2D卷积核去扫图像，主要是为了实现Blur，高斯滤波本质也是通过卷积来实现的，只不过他的卷积核内参数是符合高斯分布的。图像二值化：图像二值化之后为黑白图像，相当于mask掩模，用于挖出图像中的非规则感兴趣ROI区域。图像分割：本文主要说的是传统方法的分割，主要是基于灰度图像的直方图统计，选取阈值，进行分割。实现：我们会用到的工具有 python ，matplotlib，o...

Hugging Face 的 Transformers 库为我们提供了大量预训练的 Transformer 模型，以及一个易于使用的训练和微调工具——Trainer。在 Trainer 中，我们可以很容易地启用混合精度训练，也称为自动混合精度 (AMP) 训练。要在 Hugging Face 的 Trainer 中启用混合精度训练，只需要在创建 Trainer 时设置fp16=True。

在这个示例中，最优解为 x = 2 和 y = 2，最优值为 Z = 8。接下来，我们来看一个简单的线性规划问题示例。默认求解的是最小化问题。要在 Python 中求解线性规划问题，通常可以使用。注意，我们将目标函数的系数乘以 -1，因为。首先，确保你已经安装了。最大化：Z = 3x + 2y。

1、这篇文章是近期大多数做分布式并行训练的 baseline之一 ；2、这篇文章侧重点就是model parallelism，往细了说就是layer parallelism，再通俗点就是，grouped layer parallelism；3、曾经最常用的是，data parallelism，但是随着transformer等大模型的出现，不用model parallelism基本上等于放弃研究了，

【Python Meanshif】参考来源：http://www.chioka.in/meanshift-algorithm-for-the-rest-of-us-python/这个参考链接是提供代码的，针对于用mean shift对2D点集 进行聚类，并返回聚类中心，那位大佬还对理论进行了较为详细的介绍，还有一些用相应API进行分割，聚类的说明，可以看看。算法简介：1、means...

1、这篇文章是近期大多数做分布式并行训练的 baseline之一 ；2、这篇文章侧重点就是model parallelism，往细了说就是layer parallelism，再通俗点就是，grouped layer parallelism；3、曾经最常用的是，data parallelism，但是随着transformer等大模型的出现，不用model parallelism基本上等于放弃研究了，

1、关于Unet      Unet主要用于医学图像的很多论文中，以及Kaggle竞赛和一些其他竞赛中“少类别”的图像分割。从我做实验的经验来说，像VOC这种类别比较多的分割任务，不容易收敛，效果较为差。2、Resnet34     我们的encode部分选择resnet34，decode部分为每一个block制作三层卷积，其中每个的第二层为upsample（bilinear/de...

1、这篇文章是近期大多数做分布式并行训练的 baseline之一 ；2、这篇文章侧重点就是model parallelism，往细了说就是layer parallelism，再通俗点就是，grouped layer parallelism；3、曾经最常用的是，data parallelism，但是随着transformer等大模型的出现，不用model parallelism基本上等于放弃研究了，

Hugging Face 的 Transformers 库为我们提供了大量预训练的 Transformer 模型，以及一个易于使用的训练和微调工具——Trainer。在 Trainer 中，我们可以很容易地启用混合精度训练，也称为自动混合精度 (AMP) 训练。要在 Hugging Face 的 Trainer 中启用混合精度训练，只需要在创建 Trainer 时设置fp16=True。