随笔分类 - 图像处理与AI
摘要：完整翻译文档效率太低，以后从实战入手记录重要的信息 1. 代码示例 import wandb config = dict ( learning_rate = 0.01, momentum = 0.2, architecture = "CNN", dataset_id = "peds-0192", i
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摘要：实时追踪和可视化实验、比较baseline和快速迭代。参考自：https://docs.wandb.ai/guides/track 1. 在代码中集成W&B wandb.init()：在代码的最开始初始化一次新的运行。此代码会返回一个Run对象，然后会创建一个本地的目录，这个目录里面存放所有的日志和
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摘要：1. 抽丝剥茧理解转置卷积：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/87357447阿斯顿 2. 计算原理与API使用参考https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/120709865 转置卷
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摘要：1. 前言 最近在复现MCNN时发现一个问题，ShanghaiTech数据集图片的尺寸不一，转换为tensor后的shape形状不一致，无法直接进行多batch_size的数据加载。经过查找资料，有人提到可以定义dataloader的collate_fn函数，在加载时将数据裁剪为最小的图片尺寸，以便
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摘要：引言 在阅读Focal Inverse Distance Transform Maps for Crowd Localization这篇论文时看到了distance transform这个方法。以前没有了解过所以上午搜索了一下，然后发现这还是个挺有意思的方法，先记录下来，以后有用到了再继续完善 参考
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摘要：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.html 保存和加载checkpoints很有帮助。 为了保存checkpoints，必须将它们放在字典对象里，然后使用torc
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摘要：来自： https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/what_is_state_dict.html 在PyTorch中，可学习的参数都被保存在模型的parameters中，可以通过model.parameters()访问到。而state_dict则是一
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摘要：来自https://pytorch.org/docs/stable/notes/modules.html A Simple Custom Module import torch from torch import nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(
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摘要：1. 前言 记录密度图的生成，防止以后找不到。代码也是从别人那得来的 2. 高斯核模糊 在生成伪装密度图时，使用如下公式： 其实就是在有人头的地方，首先把像素的值设为1，然后对它及周围的区
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摘要：1. 起因 计算机视觉中常常会需要在图片上加文字，这样可以增强图像数据的可读性。 2. 工具 opencv-python 3. 方法 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np input_img
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摘要：1. 起因 在做人群计数时，常常使用密度图来估计人数。密度图中每个像素的值都是介于0和1之间的浮点数，原本是灰度图。但是使用python的matplotlib.pyplot并指定cmap参数可以画出伪彩色图。如果想用代码保存这种图片该怎么办呢？这里介绍一种方法。 2. 使用的工具 python nu
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