随笔分类 - 深度学习
摘要：评价指标的计算代码，需要注意传入路径需要加上后缀，下面示例为计算255*255的影像 1 import numpy as np 2 import glob 3 import tqdm 4 from PIL import Image 5 import cv2 as cv 6 import os 7 f
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摘要：json文件转png标签 标签只有一类，最终结果为八位图 # json转png 开发时间：2023/5/13 21:19 import json import os import numpy as np import cv2 def json_to_png(json_file_path, png_f
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摘要：from PIL import Image import numpy as np import os # 设置阈值（可根据具体情况调整） threshold = 128 path1 = r'resultCD' path2 = r'result1' if not os.path.exists(path
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摘要：1 import os,sys 2 import cv2 3 import numpy as np 4 from skimage import io#使用IO库读取tif图片 5 6 7 def tif_jpg_transform(file_path_name, bgr_savepath_name)
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摘要：RuntimeError: CUDA out of memory 在进行深度学习任务时，我们可能会遇到这个错误以及相关的内存提示。 在我查看了大量比较常规的解决方案后，发现并不能解决问题（当然，以我电脑的配置是不会因为数据量的问题报错），所以笔者在这里提供另一种解决方式。 情况介绍：在代码刚开始跑的
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摘要：笔者近期在做图斑提取相关的研究，其中涉及到deeplab网络，其中V3+默认使用的是VOC数据集。我想当大家刚打开下载的数据集时可能跟我一样很懵逼。 里面是包括上面五个文件夹，其中SegmentationClassAug文件夹是用来储存标签文件的（PS：需要另外下载），当然，文件夹里的内容看起来很厚
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