04 2022 档案
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/133250753
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摘要:问题详情:json.decoder.JSONDecodeError: Invalid control character at: line 1 column 5515 (char 5514) 原因:str中含有\t \n 等内容,注意不是字符"\t","\n". 所以在json检查语法的时候报错。
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摘要:代码中有: parser.add_argument('-crop_size', help='Set the crop_size', default=[128, 128], nargs='+', type=int) 在命令行运行时,输入两个数字,以空格隔开就好 sh xxx.sh -crop_size
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摘要:system函数可以将字符串转化成命令在服务器上运行;其原理是每一条system函数执行时,其会创建一个子进程在系统上执行命令行,子进程的执行结果无法影响主进程; 上述原理会导致当需要执行多条命令行的时候可能得不到预期的结果; import os os.system('cd /usr/local')
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摘要:
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摘要:上网查了原因可能是num_workers的数量太大了,导致共享内存不足,后来仔细看了一下发现是没读进去图像
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摘要:import os, sys import json from myutils import * """ input: image list file output: fake json file """ def read_size_file(filename): img_sizes = {} wi
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摘要:wc -l *.lst
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摘要:rclone copy xxx xxx 如果第一个path有换行符会导致失败 在 Python 中使用 strip() 函数从字符串中删除换行符
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摘要:在实际的视觉相关任务中,数据都存在如上图所示的长尾分布,少量类别占据了绝大多少样本,如图中Head部分,大量的类别仅有少量的样本,如图中Tail部分。解决长尾问题的方案一般分为4种: Re-sampling:主要是在训练集上实现样本平衡,如对tail中的类别样本进行过采样,或者对head类别样本进行
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摘要:https://blog.csdn.net/qq_42024067/article/details/107954595 https://blog.csdn.net/xuyankuanrong/article/details/78286265 https://blog.csdn.net/leiflyy
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摘要:作用:限幅,将input的值限制在[min, max]之间,并返回结果。out (Tensor, optional) – 输出张量,一般用不到该参数。 torch.clamp(input, min, max, out=None)
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摘要:尺寸:是指图片的长度和宽度。 体积:是指图片文件在计算机中的储存容量大小。 分辨率:这里指的是图像分辨率,是单位英寸中所包含的像素点数。
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/355271993 1.registry 2.config 3.装饰器
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摘要:一、progan,https://zhuanlan.zhihu.com/p/93748098 stylegan的前身是progan,Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation ProGAN 最大
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摘要:tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。 函数定义: tf.tile(input,multiples,name=None)input是待扩展的张量,multiples是扩展方法。假如inpu
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摘要:tf.identity( input, name=None ) #Return a tensor with the same shape and contents as input. #返回一个tensor,contents和shape都和input的一样 y = tf.identity(x)是一个
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摘要:https://mp.weixin.qq.com/s/ujr8XubG9jpvM-zOGcZxRw 针对图像分类任务,提升准确率的方法路线有两条,一个是模型的修改,另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用, 因此值得好好总结。本
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摘要:
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摘要:https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/105885088 也有大佬说一开始梯度爆炸是正常的 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79887894 混合精度计算(Mixed Precision),并介绍一款Nvidia开发的基
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摘要:tensor 是 PyTorch 中的完美组件,但是构建神经网络还远远不够,我们需要能够构建计算图的 tensor,这就是 Variable。Variable 是对 tensor 的封装,操作和 tensor 是一样的, 但是每个 Variabel都有三个属性,Variable 中的 tensor本
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摘要:RMSProp算法的全称叫 Root Mean Square Prop(均方根传递),是 Hinton 在 Coursera 课程中提出的一种优化算法,在上面的 Momentum 优化算法中,虽然初步解决了优化中摆动幅度大的问题。 为了进一步优化损失函数在更新中存在摆动幅度过大的问题,并且进一步加快
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摘要:一、What is sequence transduction models? What is Sequence Transduction? • Any task where input sequences are transformed into output. sequences. • Prac
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摘要:1.计算量对应我们之前的时间复杂度,参数量对应于我们之前的空间复杂度 2.https://blog.csdn.net/qq_40507857/article/details/118764782
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摘要:fvcore是一个易用的工具。fvcore是Facebook开源的一个轻量级的核心库,它提供了各种计算机视觉框架中常见且基本的功能。其中就包括了统计模型的参数以及FLOPs等。 pip install fvcore FLOPS:注意全大写,是floating point operations per
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摘要:1.内存 内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据。只要计算机在运行中,CPU就会把需要运算的数据调到内存中进行运算,当运算完成后CPU再将结果传送出来,内存的运行也决定了计算机的稳定运行。 2.显存是显卡的内存 3.Cache,
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摘要:git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex python setup.py install 注意:不能直接使用pip install apex来安装
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摘要:论文题目:Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 感知损失: 在计算低层的特征损失(像素颜色,边缘等)的基础上,通过对原始图像的卷积输出和生成图像的卷积输出进行对比,并计算损失。换句话说,利用卷积层抽象高层
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摘要:https://www.jianshu.com/p/8cff381b042c
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摘要:类平均准确率就是平均召回率
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摘要:数据溢出了,换大内存的服务器解决!
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摘要:因为安装了mmaction2,pip uninstall mmaction2就可以咯
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摘要:检查发现是路径错误
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摘要:mvcc-full和mvcc不能同时安装,mvcc是mucc-full的精简版,不能用cuda 所以只安装前者, pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu114/torch1.7.0/index.html
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摘要:例如:025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg 由分隔符'-'分为几个部分: 1) 025为区域, 2) 95_113 对应两个角度, 水平95°, 竖直113° 3
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摘要:内积或点积的数学符号一般用一个点表示,例如 ,但如果在高维空间(大于等于三维),通常用括号 <> 表示,例如 最近多次看到这个符号就查了查。 转载于:https://www.cnblogs.com/robinchen/p/11047540.html
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摘要:1.opencv默认读取的是BGR格式,opencv默认存储图片的是numpy.ndarray格式,并且尺寸为H×W×C 2.PIL默认读取的是RGB格式,PIL默认存储图片的是PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile格式,并且尺寸为H×W×C 3.skimage默认读取的
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摘要:https://blog.csdn.net/qq_31473155/article/details/118676462 https://blog.csdn.net/weixin_41247701/article/details/92724295
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摘要:import os import cv2 import shutil def suofang(im,target_height,target_width): height, width = im.shape[:2] # 取彩色图片的长、宽。 ratio_h = height / target_hei
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摘要:import random random.random() random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。 print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.random() ) # 产生 0 到
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摘要:blur_ksize = 5 src = cv2.imread("./poly.jpg") blur_src = cv2.GaussianBlur(src, (blur_ksize, blur_ksize), 0, 0)
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摘要:1.pytorch中的transform没有加噪声和模糊的数据增强方法,结合网上现有的代码整合了一个小工具: https://blog.csdn.net/qq_17614495/article/details/112960601 2。在做深度学习时,数据的处理是重中之重。在做自己的数据集时,可能会面
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