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Failed to create GitHub Repository 422 Unprocessable Entity

说明在我提交这个项目时呀,我输入了不止一行的备注,所以报了以上异常。不能创建存储库Wai-BauntTest1。再把所有描述信息写在一行上就可以成功提交。422不可处理的实体-存储库创建失败。[描述]自定义不允许描述控件字符。创建GITHUB存储库失败。......

#github
小样本图像语义分割综述

这些小样本分割方法都是利用基于度量的元学习思想,根据其度量工具是否有需要学习的参数,本文将这些小样本分割方法分为两种类型:基于参数结构的小样本分割模型和基于原型结构的小样本分割模型。基于参数结构\color{red}{基于参数结构}基于参数结构的小样本分割算法利用或设计许多卷积结构来提高感受野或捕捉上下文信息和空间信息,在语义信息量大的数据集上的性能优于基于原型结构的方法。但是过多的卷积结构使模型

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#python
FCN全卷积网络理解及代码实现(来自pytorch官方实现)

FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络而换为卷积层之后,最后得到的是1000通道的2D图像,可以可视化为heat map图。一般说的vgg16是D:全连接操作前后:77512(通道)【假设忽略偏置】\color{red}{【假设忽略偏置】}【假设忽略偏置】全连接FC1计算:计算对应某一个结点的输出,将该节点与上一层某一个结点的权重与输入对应节点数值相乘,再求和下层使用7*7的卷积核、str

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#深度学习#cnn#神经网络 +2
YOLOv5训练数据提示No labels found、with_suffix使用、yolov5训练时出现WARNING: Ignoring corrupted image and/or label

YOLOv5训练数据提示No labels found、with_suffix(suffix) 替换扩展名,返回新的路径,扩展名存在则不变、yolov5训练时出现WARNING: Ignoring corrupted image and/or label

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#python#深度学习#计算机视觉
单工通信、半双工通信和全双工通信的区别

单工通信、半双工通信和全双工通信的区别

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#网络#服务器#网络协议
手把手教你使用Yolov5制作并训练自己的数据集

目录1.数据集制作1.1 labelme安装使用2.数据集与模型配置2.1存放数据集2.2 修改data->XYB.yaml和LabelmeToXYB.py的参数2.3配置环境和下载模型所需的依赖3.训练和测试3.1训练3.2测试程序使用教程使用的yolov5代码存放在了百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/15za5jbdWwne2O1-AT4DgSg提取码:2x

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#python#pycharm#深度学习 +2
Git的下载安装和工作区域、IDEA配置关联Git(github和Gitee)并导入项目到远程仓库(Github、Gitee)

我的是windows点击双击运行exe文件,许可协议,直接点击next到第二步。选择安装目录,点击[next]到第三步选择安装组件,按需勾选,点击[next]到第四步。选择开始菜单文件夹,默认即可,下面选项不要勾,点击[next]到第五步。选择Git默认编辑器,默认是vim编辑器,vim是纯命令行初始化项目(仓库)的主干名字,第一种是让Git自己选择,默认是master,第二种是我们自行决定,默认

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#git#intellij-idea#github
semseg-master加载数据、训练和计算mIOU

semseg-master的github链接:semseg一、数据处理在制作dataset的时候,label直接读取label = cv2.imread(label_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# GRAY 1 channel ndarray with shape H * W调试代码发现读取的是file:///media/D_4TB/zhouhongjie/1.few-s

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#python#深度学习
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