VGG16_BNSequential((0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU(inplace=True)(3):

由于opencv读取完图片在保存图片时候，图片的通道需要时三通道，否则在保存的时候会报错。如下代码可以完成单通道图片的保存。注：opencv读取图片的通道数默认为b,g,r。故在使用cv2.cvtColor函数转成rgb的时候，仍然需要对图片进行通道转换，故需要使用img= img[:, :, ::-1]才能使用cv2.imwrite()函数保存图片。import cv2img = cv2.imr

该代码中讲的是faster-rcnn中在进行训练过程中，对图片进行预处理操作。对图像进行预处理在faster-rcnn训练过程中，需要对传入网络中的图片进行预处理，其中包括减均值，除方差，对图像进行缩放等。使用如下函数进行调用。注意其中images，targets代表的是在pytorch框进中打包好的一个batch_size的图片和其对应的标签from transform import Gener

由于opencv读取完图片在保存图片时候，图片的通道需要时三通道，否则在保存的时候会报错。如下代码可以完成单通道图片的保存。注：opencv读取图片的通道数默认为b,g,r。故在使用cv2.cvtColor函数转成rgb的时候，仍然需要对图片进行通道转换，故需要使用img= img[:, :, ::-1]才能使用cv2.imwrite()函数保存图片。import cv2img = cv2.imr

一文搞懂pytorch中的学习率优化策略，torch.optim.lr_schedulertorch.optim.lr_scheduler提供了三种根据epoch训练数来调整学习率（learning rate）的方法。具体方法如下：一、有序调整：1.等间隔调整(Step)：torch.optim.lr_scheduler.StepLRnew−lr=initial−lr∗γepochstep−siz

1. 在讲BN之前我要向大家提出几个问题，就是为什么要引入BN呢？在神经网络训练的时候输入图片不是引入了image normalization吗？所以BN到底是什么呢？Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。原论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.031672.引入BN的原因？我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，也就是i

接下来我为大家带来超级详细的Windows10环境下cuda和cuDNN下载和安装方法：

pycharm专业版连接远程docker容器一.windows环境下pycharm专业版的安装如果想使用pycharm远程连接docker容器，需要在windows环境下安装专业版的pycharm，专业版下载链接https://www.jetbrains.com/pycharm/二.配置远程docker容器1.启动带有端口的docker容器。6006端口是用来运行tensorboard的，这里重要

1.当使用pycharm调式代码时候，会经常加一些参数，但是在pycharm中只有run和debug，其中并没有带参数的调试。如下我们可以选择加入需要的参数重点：由于在windows下，脚本的工作路径会和linux下不同，所以使用相对路径的时候特别注意，参数的相对路径的设置。当然具体如何设置呢?如下所示1.首先找到该脚本代码predict_cls.py的工作路径，找法如下：然后看看加入的参数的路径

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