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Cityscapes:适用于汽车自动驾驶的训练数据集

Cityscapes:适用于汽车自动驾驶的训练数据集,包括19种都市街道场景:road、side-walk、building、wal、fence、pole、traficlight、trafic signvegetation、terain、sky、person、rider、car、truck、bus、train、motorcycle 和bicycle。该数据库中用于训练和校验的精细标注的图片数量为3

#深度学习
Cityscapes:适用于汽车自动驾驶的训练数据集

Cityscapes:适用于汽车自动驾驶的训练数据集,包括19种都市街道场景:road、side-walk、building、wal、fence、pole、traficlight、trafic signvegetation、terain、sky、person、rider、car、truck、bus、train、motorcycle 和bicycle。该数据库中用于训练和校验的精细标注的图片数量为3

#深度学习
python: npy数据写入excel文件

【代码】python: npy数据写入excel文件。

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#python#开发语言
“torch.load“中出现的“Unexpected key(s) in state_dict“报错问题

允许加载过程中出现不匹配的键。但请注意,仍然需要确保模型中的主要参数能够正确加载,以确保模型的有效性。

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#python
Linux:搭建深度学习环境配置教程

搭建深度学习环境1. 下载与安装anacondawget是一个下载文件的工具wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh安装命令sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh检查是否安装成功conda info问题(这个问题不一定出现):安装完anaconda3或者mini

#计算机视觉
通过Origin提取图片数据

通过Origin提取图片数据

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#python
LPIPS评价指标的计算

import torchimport lpips# from IPython import embedimport osuse_gpu = False# Whether to use GPUspatial = True# Return a spatial map of perceptual distance.# Linearly calibrated models (LPIPS)loss_fn =

#python
Overleaf: 计算机学报模板乱码和跨页问题

解决Overleaf上的计算机学报乱码和跨页问题

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pytorch:模型的保存与导出

方法一: 保存模型和模型参数torch.save( network, savePath )def save_network( save_dir, network, network_label, epoch_label):save_filename = '%s_net_%s.pth' % (epoch_label, network_label)save_path = os.path.join(sav

#深度学习#网络
图片保存:torchvision.utils.save_image(img, imgPath)

torchvision.utils.save_image(img, imgPath)深度学习模型中,一般使用如下方式进行图像保存(torchvision.utils中的save_image()函数),这种方式只能保存RGB彩色图像,如果网络的输出是单通道灰度图像,则该函数依然会输出三个通道,每个通道的数值都是相同的,即“伪灰度图像”,虽然从视觉效果上看不出区别,但是图像所占内存比正常情况大了两倍。

#深度学习#python
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