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摘要: 首先可以确定世python语法问题,一般来说python3.6以后字符串使用f是没有问题的,后来发现问题所在,原来我安装好python以后,没有将python命令软连接到python3,导致python命令其实一直是使用的python2,所以才会有这样的问题。所以,当python3安装好以后,一定要 阅读全文
posted @ 2023-08-01 14:24 海_纳百川 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 安装sudo apt install ifstat # 使用,直接打命令就行ifstat 阅读全文
posted @ 2023-08-01 10:23 海_纳百川 阅读(248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文不涉及sam的训练流程,只设计推理过程 最近接触这个sam,由于网络中关于sam的自动mask功能的介绍较少,所以本周对源码进行了解读 说到sam自动提取mask,包含三个部分,第一个部分是如何对原始图像进行分割成一个个小块,第二部分是送到sam中进行处理得出结果,第三个是如何对一个个小块的结果 阅读全文
posted @ 2023-07-31 14:23 海_纳百川 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 下面我将详细讲解“基于Python实现RLE格式分割标注文件的格式转换”的完整攻略。 一、RLE格式分割标注文件是什么? RLE格式是一种更加高效的图像语义分割数据表示格式,其数据以一串RLE编码的方式进行存储,而不是以像素点的形式存储,有效减少了数据的体积。RLE格式分割标注文件即是使用RLE格式 阅读全文
posted @ 2023-07-29 10:18 海_纳百川 阅读(589) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: torch.all() 其中的所有项都为True,返回True,反之,返回False >>> import torch >>> a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> a OUT: t 阅读全文
posted @ 2023-07-29 08:57 海_纳百川 阅读(334) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个函数用于判断是否有true项。具体示例如下: 阅读全文
posted @ 2023-07-29 08:41 海_纳百川 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 举例 >>> shape=(2,2) >>> np.random.randn(*shape) array([[-1.64633649, -0.03132273], [-0.92331459, 1.05325462]])这不是NumPy特定的语法,而是Python语法。所谓的*-操作符是在参数列表中进 阅读全文
posted @ 2023-07-28 16:45 海_纳百川 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: `masks.flatten(0, -3)` 是一个张量的操作,用于将张量 `masks` 进行展平(flatten),并指定展平操作的维度范围。让我们解释一下这个表达式的含义: - `masks`: 这是一个 PyTorch 张量,包含了要展平的数据。 - `masks.flatten(0, -3 阅读全文
posted @ 2023-07-28 16:14 海_纳百川 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python:flatten()参数详解 这篇博客主要写flatten()作用,及其参数的含义 flatten()是对多维数据的降维函数。 flatten(),默认缺省参数为0,也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。 python里的flatten(dim)表示,从第dim个维度开 阅读全文
posted @ 2023-07-28 14:21 海_纳百川 阅读(395) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: `np.array(cropped_im_size)[None, ::-1]` 是一个NumPy数组的操作,用于对 `cropped_im_size` 这个元组进行处理。让我们逐步解释这个表达式的含义: 1. `cropped_im_size` 是一个包含裁剪后图像大小的元组,形如 `(height 阅读全文
posted @ 2023-07-28 09:49 海_纳百川 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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