代码使用说明下图中只有 train_annotation（保存xml） 、train_labels（保存txt） 两个文件夹在代码中调用，这里只是对训练集的 xml 进行 txt 转换的示例，如果想要对测试集也进行转换，那么就还需要 test_annotation、test_labels 两个文件夹完整代码import xml.etree.ElementTree as ETimport osfro

我在研究中发现 mask 的训练，nn.BCEWithLogitsLoss函数会比F.l1_loss函数更易于收敛，而且mask的效果更加理想。

遇到的问题报错：SyntaxError: (unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in position 2-3: truncated \UX解决方法这是python中指定路径的问题，因为Windows下的路径都是反斜杆（如上图所示），在很多编程语言中会不认识"\"字符，可能会把它识别成转义字符（python就是把它当成了转

The CIFAR-10 dataset 介绍The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images.（cifar-10数据集一共10类图片，每

写在前面：安排多人进行数据标注时需要注意3点，软件的版本（版本的兼容情况），软件的参数设置，数据标注的规范使用说明：1.图像和标签文件（txt格式）放一起2.图像文件名和txt文件名一样（后缀不要改）完整代码import timeimport osfrom PIL import Imageimport cv2import numpy as np'''人为构造xml文件的格式'''out0 ='''

假设z是一个3行4列的矩阵z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]])reshape(-1,newshape)的理解如果reshape的值有-1的话，那么Numpy会根据所给的新的shape的信息（newshape），自动计算补足shape缺的值比如这里的z矩阵，shape=（3,4），一共有12个元素，如果需要构造2列的新矩阵

1 新建 Microsoft Word 文档（工具栏如下图所示）2 设置页码（找到页码选项就行）3 假设要删除第3页的页码4 删除指定页码的方法4.1 分隔符有两种：分页符和分节符4.2 这里选择的是分节符，根据要求选择连续或者下一页都可以，把第3页独立成一节4.3 选中指定页码，取消“链接到前一页眉”，孤立第3页4.4 然后直接删除第3页页码就OK了摸索了挺久，希望对大家有帮助，嘻嘻嘻。...

报错大致意思是不能对在计算图中带梯度的变量进行操作。

代码使用说明下图中只有 train_annotation（保存xml） 、train_labels（保存txt） 两个文件夹在代码中调用，这里只是对训练集的 xml 进行 txt 转换的示例，如果想要对测试集也进行转换，那么就还需要 test_annotation、test_labels 两个文件夹完整代码import xml.etree.ElementTree as ETimport osfro

参考文章：Pytorch中的torch.gather函数的含义demob = torch.Tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])print(b)index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0],[1,1]])index_2 = torch.LongTensor([[0,1,1],[0,0,0]])print(b.gathe