图像 示例 深度pytorch
Pytorch
创建项目的方式 DataSet类代码实战 read_data.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class MyData(Dataset): def __init__(self, root_ ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
APC进程注入C++示例和检测思考
直接贴C++代码效果： apc注入到pid为39712的进程 procexp可以看到注入的DLL！ 好了，我们看看代码如何写： 注入部分 // inject3.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 #include <iostream> #include<Wind ......
图像语义分割的图片标注及标注图片的读取 --- labelme
labelme的安装 1：先打开anaconda prompt 命令行创建一个虚拟环境： conda create --name labelme python=3.6 conda create -n lab python=3.6 2:激活虚拟环境： conda activate lab 3:安装la ......
深度对比：8款主流缺陷管理工具（开源、免费、付费）
如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积
6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
java线程示例
需要开启线程 的方法继承线程类，并在run 中写逻辑 public class Ant extends Thread{ Cake cake; public Ant(String name,Cake cake){ this.cake = cake; setName(name); } @Override ......
使用深度远程启动管理器配置BMC DHCP管理地址的方法
1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态，才可以使用深度工具分配地址；若BMC配置过静态地址，请使用静态地址登录； 2.配置好自己笔记本的 ip（例如：192.168.10.1），用网线与 ipmi 独立管理口直连；笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件； 3.可自行网上下载深度远程启动 ......
【研究生学习】Pytorch基本知识
本篇博客将记录Pytorch的基本知识，包括Pytorch的环境配置、Pytorch的结构，Pytorch的基本操作等 Pytorch环境配置 我是采用在Anaconda下安装Pytorch的方案，关于这个可以参考网上的大佬写的博客，跟着一步步走就行，比如下面这一篇： 在Anaconda下安装Pyt ......
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务，训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介。
对于多图像的多曝光融合，在相机的应用中较为广泛，我们同时也可以认为这是另外一种的HDR算法，目前能够找到最为详细的和效果还不错的也包含本文所描述的 ......
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2）
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2） 一般情况下，运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
mysql 递归查询示例
WITH RECURSIVE subordinates AS ( SELECT * FROM sys_dept WHERE dept_id = 1 -- 这里以员工ID为1为例 UNION ALL SELECT e.* FROM sys_dept e INNER JOIN subordinates ......
FFMPEG--使用Filter实现YUV图像翻转
工具：ffmpeg过滤器模块相关过滤器，其创建过程如下：创建一个过滤器节点，如overlay：avfilter_get_by_name(“overlay”);创建一个过滤器上下文并将其添加到FilterGraph上，如：avfilter_graph_create_filter(&overlayFil ......
fastapi设置响应示例
class Test(BaseModel): name: str description: int created_at: str updated_at: str data: dict @validator("data", pre=True) def parse_data(cls, value): ......
图像复原
图像的退化和复原过程模型 什么是退化？ 是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低的现象 引起退化的原因： 成像系统的散焦 成像设备与物体的相对运动 成像器材的固有缺陷 外部干扰等 图像复原和图像增强并不是相同的概念，图像复原更注重于对于客观的还原，而图像增强是为了特定效果和特征的图像 图像复 ......
Go之流程控制大全: 细节、示例与最佳实践
本文深入探讨Go语言中的流程控制语法，包括基本的if-else条件分支、for循环、switch-case多条件分支，以及与特定数据类型相关的流程控制，如for-range循环和type-switch。文章还详细描述了goto、fallthrough等跳转语句的使用方法，通过清晰的代码示例为读者提供 ......
pytorch-多头注意力
多头注意力 在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，短距离依赖和长距离依 赖关系）。因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation ......
Lodash _.debounce()用法及代码示例
Lodash _.debounce()用法及代码示例 Lodash是一个JavaScript库，可在underscore.js之上运行。 Lodash帮助处理数组，字符串，对象，数字等。 lodash中Function的_.debounce()方法用于创建一个反跳函数，该函数将给定的func延迟到自 ......
关于 SAP CRM User Status 处理的示例 ABAP 代码
源代码如下： *& * *& Report ZSTATUS_INITIAL_LOAD *& * *& *& * REPORT zstatus_initial_load. TYPES: BEGIN OF ty_sel_tab, sign TYPE ddsign, option TYPE ddoptio ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件
5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.6 GPU
5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0（只有一块显卡没法试别的块号） (device(type='cpu'), device(ty ......
CUDA版本PyTorch安装
安装驱动 显卡为 Nvidia的GTX950M，驱动版本517.48，这个版本的驱动为CUDA_11.7 移动版：GeForce Game Ready 驱动程序 | 517.48 | Windows 11 | NVIDIA 桌面版：GeForce Game Ready 驱动程序 | 517.48 | ......
leetcode 二叉树的最大深度
给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 解题思路 这里可以转化思路为 ......
m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是，通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析，以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络，特别是卷积神经网络（CNN ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层
5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......