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2021年12月15日 #

【677】道格拉斯-普克 抽稀算法 simplify

摘要: 参考:wikipedia 道格拉斯-普克算法 参考:https://www.osgeo.cn/pygis/shapely-sa.html 该方法可以在 shapely 里面通过 simplify 来实现 算法的基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dma 阅读全文

posted @ 2021-12-15 15:32 McDelfino 阅读(844) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月14日 #

【676】PyTorch —— 网络结构显示

摘要: Pytorch 查看模型网络结构 有两种方式,不过效果都没有 keras 自带函数效果好,凑活用吧!!! 方法一:直接打印 print(model) 效果: 方法二:通过 torchsummary from torchsummary import summary model = UNet(3, 2) 阅读全文

posted @ 2021-12-14 20:31 McDelfino 阅读(558) 评论(0) 推荐(0)

【676】计算机视觉相关参考材料

摘要: Computer Vision 相关技术博客 【图像分割】技术发展路线 【图像分割】U-net系列方法 【图像分割】常用Loss Functions_1.0 【CV基础】CNN中的基本概念解释 Computer Vision 相关技术论文 【图像分割】U-Net: Convolutional Net 阅读全文

posted @ 2021-12-14 17:21 McDelfino 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)

【675】PyTorch —— 图像分类器

摘要: PyTorch —— 图像分类器 训练一个图像分类器 我们将按次序的做如下几步: 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 定义一个卷积神经网络 定义一个损失函数 在训练样本数据上训练网络 在测试样本数据上测试网络 1. 数据预处理 就是将输入数据处理为可以直接输入模 阅读全文

posted @ 2021-12-14 16:29 McDelfino 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月13日 #

【674】PyTorch —— 神经网络

摘要: PyTorch 神经网络 一个典型的神经网络训练过程包括以下几点: 定义一个包含可训练参数的神经网络 通过神经网络处理输入 计算损失(loss) 反向传播梯度到神经网络的参数 更新网络的参数 1. 定义一个包含可训练参数的神经网络 torch.nn 定义了相关神经网络层 torch.nn.funct 阅读全文

posted @ 2021-12-13 20:32 McDelfino 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)

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