简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
PyTorch系列 | correct += (predicted == labels).sum().item()的理解
各位小伙伴肯定看到过下面这段代码:correct += (predicted == labels).sum().item()这里面(predicted == labels)是布尔型,为什么可以接sum()呢?我做了个测试,如果这里的predicted和labels是列表形式就会报错,如果是numpy的数组格式,会返回一个值,如果是tensor形式,就会返回一个张量。举个例子:import torc
OpenCV系列 | 移除图像背景(GrabCut算法)
在一些图像处理任务中,需要把图像前景提取出来,那么此时可以使用到GrabCut算法。使用GrabCut算法时,需要在前景部分绘制一个矩形(注意,前景需要完全位于矩形内部)。然后,GrabCut算法会对其进行迭代分割,以获得最佳结果。但是,交由算法进行分割的效果并不是完美的,依然会在图像中残留部分背景区域,虽然可以自行手动抠出,但这样效率极低,若是图像数据量比较大时更是不可行,因此可以接受含部分背景
Python系列 | missingno模块(缺失值可视化)
import missingno
暂无文章信息