模型的训练是一个随机过程，固定随机种子可以帮助我们复现实验结果。接下来介绍一个模型训练过程中固定随机种子的代码，并对每条语句的作用都会进行解释。这是一个自定义函数，函数的参数就是我们传入的种子的数值，类型为int，作用就是消除训练过程中的随机性，以确保实验得可重复性，具体使用方法为在初始化模型和dataset前调用该函数即可。接下来逐句讲解每个语句的作用。

这同样是一个使用GAN生成CTA图像的工作。与之前分享的一篇工作不同的是，该工作聚焦于颅底小血管，理论上来说更加困难。论文发表在IEEE Access。代码地址：https://github.com/Flora-huay/VesselTranGAN。

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通过上面的分析，我们给出了信息量的定义。显然不是，因为如果是加和的话，实力悬殊队伍的比赛结果相对来说是确定的，大概率是实力强的队伍赢得比赛，所以它的不确定性是低的，但此时它的熵却是高的，所以熵并不是信息量的简单加和。至此，我们通过信息量和熵引出交叉熵，并介绍了交叉熵是如何用于损失计算的，希望能够对有需要的伙伴提供帮助，如果文中有歧义或者有错误的地方，欢迎大家在评论区指出！表示每个事件发生的概率，即

以MobileNet_V2为例，看一下在mmdet中backbone是如何实现的，在此之前需要对MobileNet_V2的架构有所了解，可参考MobileNet教程。一、整体框架源码路径为mmdet/models/backbones/mobilenet_v2.py，代码内容及粗略注释如下：# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.import w

先来看用训练好的checkpoint文件跑test.py脚本的输出结果最下方会输出一个有序字典OrderedDict，我们可以指定相关的键来保存最好的模型。需要的操作就是在配置文件中进行如下修改：evaluation = dict(interval=1, metric='bbox', save_best='auto')save_best用于指定对应的键，'auto'是指保留第一个键对应最大值的ch

最近做了一个细胞检测的练习项目。之前的思路是参考其他大神的代码，后来发现其他人的代码有很多自定义的内容，包括读取的数据格式等等，小白表示看不懂所以改变思路，用最简单的方法——选择mmdetection2.0中自带的Faster RNN网络进行训练。但是网络对数据格式有要求，有VOC、COCO等几种格式，我选择了COCO格式。一、COCO2017数据集格式COCO_ROOT#根目录├── annot