在多数情况下，图像分割都会遇到类别不均衡的情况，这时候需要通过权重参数来调节各类之间的比重，一般不同类别的权重占比需要通过多次实验调整，这里介绍一种计算类别的权重占比的方法:中值频率平衡，实际应用时还需要在这个基础上做微调。计算原理代码import osimport cv2import numpy as nplabel_dir = r"D:\data\RS\correct20201010\clip

分治，就是把一个问题分成多个相似或相同的子问题，直到子问题可以简单的解决。归并排序就是运用了这个分治思想，通过递归把要排序的元素分成多个子序列，l记录起始位置，r记录末尾位置，在进行循环，去判断大小，从而完成排序。

类别名称 R G Bbackground 0 0 0 背景aeroplane 128 0 0 飞机bicycle 0 128 0bird 128 128 0boat 0 0 128bottle 128 0 128 瓶子bus 0 128 128 大巴car 128 128 128cat 64 0 0 猫chair 192 0 0cow 64 128 0...

在优化问题的求解中，如线性规划、非线性规划问题等，经常会遇到数学符号“s.t.”，它的意思是什么呢？“s.t.”，指 subject to，受限制于...。例如：目标函数：min {x+2}约束条件：s.t. x={1,2,3}其题意为，求x+2的最小值以使得x的取值为1、2、3时。或者理解为，x的取值为1、2、3时，求x+2的最小值。...

调试项目时，客户通常都有通过分辨率测试卡，测试图像分辨率客观指标的要求。我们常用到的是ISO12233的分辨率测试卡，但刚开始用时，对图卡肯定会有很多的疑问，比如：a、2000线和4000线的图卡该怎么选择？哪种图卡能满足我相机分辨率的测试要求，该如何计算？b、1x、2x、4x、8x 的测试图卡有什么区别？该如何选择？c、图卡上那么多线，各个区域都是测什么的，该怎样去看？d、该怎么去拍ISO122

前言本文通过一个简单的神经网络的实现，来介绍相关的pytorch函数，以及相关流程。前面首先介绍代码的实现，后面再针对问题进行相应的解释。前期准备1.pytorch中文文档2.神经网络基础3.BP算法4.文中代码来源代码实现import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variableimport mat

本文整理、总结了常见softmax（如A-Softmax,AM-Softmax,ArcFace）的公式、论文出处等。先总结几个重要的点：L-Softmax 提出了angular margin的概念，重新思考，引入cos角，认为各类之间的夹角需要有个margin。A-Softmax将weight归一化，使得特征上的点映射到单位超球面上。AM-Softmax将角度上的倍数关系改为cos值的比较。Arc

BiLSTM中的CRF层（一）简介_带着小板凳学习的博客-CSDN博客_bilstm crfBiLSTM中的CRF层（二）CRF层_带着小板凳学习的博客-CSDN博客BiLSTM中的CRF层（三）CRF损失函数_带着小板凳学习的博客-CSDN博客_crf损失函数...

index进阶操作下面介绍的方法只支持部分Index类型。从index中恢复出原始数据给定id，可以使用reconstruct或者reconstruct_n方法从index中回复出原始向量。支持IndexFlat, IndexIVFFlat (需要与make_direct_map结合), IndexIVFPQ, IndexPreTransform这几类索引类型。# 导入faissimport sy

聚类import faissimport pickleimport numpy as npimport timex = np.random.random((100000, 2048)).astype('float32')ncentroids = 1000niter = 500verbose = Trued = x.shape[1]start_time = time.time()'''d：向量维度n