- @zisuina_2
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有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)反卷积(Transposed Convolution)反池化(Unpooling)pytorch 上采样： https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/upsampling.html双线性插值 (bilinear)import torch.nn as nnnn....
OPENCV-C++ 找到最大内接矩形(正方形)这源代码本来是检测最大内接圆形的,本人想要矩形,所以变成了正方形;谨慎使用;不是严格意义上的最大内接矩形;cv::Mat map_one_label = cv::imread("src.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE); //默认灰度图std::vector<Rect> max_in_quare_rect= ...
OPENCV C++ 判断一个点是否在一个矩形内（RECT）在这里，线上的点也算在矩形内；如果不算线上的点，将isPointInRect中判断<= 和>= 都改为< 和>;// A code C++// An highlighted blockbool isPointInRect(Point P, Rect rect) {Point A = rec...
torch.optim.lr_scheduler 学习率设置– CyclicLR学习率的参数调整是深度学习中一个非常重要的一项，Andrew NG（吴恩达）认为一般如果想调参数，第一个一般就是学习率。作者初步学习者，有错误直接提出，热烈欢迎，共同学习。（感谢Andrew ng的机器学习和深度学习的入门教程）【来源： https://pytorch.org/docs/stable/opti...
激活函数目前自己使用比较多的激活函数RELU, RELU6; LeakyReLU; SELU; Mish；激活函数看：计算量；准确率；大多数激活函数pytorch里有已经包装好了： Non-linear Activations (weighted sum, nonlinearity)Non-linear Activations (other)[https://pytorch.org/docs/st
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和余弦退火CosineAnnealing。自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。自定义调整：自定义调整学习率 L...
lr_scheduler 学习率学习率的参数调整是深度学习中一个非常重要的一项，Andrew NG（吴恩达）认为一般如果想调参数，第一个一般就是学习率。作者初步学习者，有错误直接提出，热烈欢迎，共同学习。（感谢Andrew ng的机器学习和深度学习的入门教程）PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，..