文章目录一、Canny 边缘检测（1）高斯滤波器（2）梯度和方向（3）非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）（i）线性插值法（ii）简化方法（4）双阈值检测（Double-Threshold）二、代码示例一、Canny 边缘检测canny 边缘检测五个流程：- 使用高斯滤波器，用以平滑图像，滤除噪声。- 计算每个像素点的梯度强度和方向。- 应用非极大值（Non-Maximu

文章目录一、线性回归二、多项式回归三、多元回归一、线性回归简介：线性回归使用数据点之间的关系在所有数据点之间画一条之线，这条直线可以预测未来的值。可以借助scipy绘制线性回归线。from scipy import statsimport matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]y = [2,4,6,9,10,16,14,18,20,23

chatGLM2-6b 评估数据集不能超过1000条解决方案

raise NotImplementedErrorNotImplementedError出现这个错误，说明写的类没有被实现，我的原因是 ：class ()def ()super()def forward():def forward(）没有和类对齐，如此愚蠢的错误，下次不能再犯了

刚学习深度学习，涉及了图片转成 tensor想看看变化后的图片效果，可以通过下边的方法进行tensor转图片用了两种方法，涉及了pyplot和PIL下面的程序写的很清楚了觉得例子图片是market1501里边的其中一张图。import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport torchvision.transf...

class IDE(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(IDE, self).__init__()resnet = resnet50(pretrained=True)self.backbone = nn.Sequential(resnet.conv1,resnet.bn1,resnet.relu,

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os.environ[‘KMP_DUPLICATE_LIB_OK’]=‘True’前边加入上一句，把 dataloader处理，包装在if name==“main”:下边 ，即可解决 window下，num_works=8 速度慢问题。

最近在写一个自己的网络，也是基于Resnet50改造，但是没法直接用预训练过的resent更新参数。直接报错预训练里的参数没有我加的层数，我一开始觉得无所谓，直接哪来训练，发现训练的精度都上不去，毫无起色，对于网络训练参数初始化有了更深的思考。后来经过寻找类似的程序和网上找帖子。终于解决了。文章目录第一种方法第二种方法第一种方法def resnet50(pretrained = False,**k

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