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转载 学习率衰减

学习率调整 学习率是神经网络优化时的重要超参数。在梯度下降方法中,学习率α的取值非常关键,如果过大就不会收敛,如果过小则收敛速度太慢。常用的学习率调整方法包括学习率衰减率、学习率预热、周期学习率以及一些自适应地调整学习率的方法,比如AdaGrad、RMSprop、AdaDelta等。自适应学习率方法可以针对每个参数设置不同的学习率。...

2020-10-29 09:18:23 703

原创 多channel输入卷积操作过程

神经网络中输入的图像不是灰度图(channel = 1)时,卷积核和深度要与输入特征矩阵深度保持一致。 例如:输入的是一张彩色的图片(channel = 3),则卷积核的深度(channel)也应该为 **3**。如下图所示![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020101710375864.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0c...

2020-10-17 10:42:38 651 1

转载 pytorch张量运算

pytorch张量运算 张量的简介生成不同数据类型的张量list和numpy.ndarray转换为TensorTensor与Numpy Array之间的转换Tensor的基本类型转换(float转double,转byte等)torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别:张量的重排...

2020-10-13 10:30:52 258

转载 uint与int区别

pecific integral type limits SpecifierCommon EquivalentSigningBitsBytesMinimum ValueMaximum Value int8_t signed char Signed 8 1 −128 127 uint8_t unsigned char Unsigned 8 1 0 255 int16_t short Signed 1...

2020-09-29 10:12:37 1057

原创 python闭包

函数闭包闭包作用,保证数据安全内层函数对外层函数非全局变量的引用就会形成闭包被引用的非全局变量也称自由变量,这个自由变量会与内层函数产生一个绑定关系自由变量不会在内存中消失实例代码li = [] #该列表是全局变量:可以在文件当中任何位置和函数中修改里面的值,数据不安全def average(value): li.append(value) return sum(li) / len(li)print(average(6000))print(average(7000))print

2020-09-21 14:54:57 69

原创 python装饰器

python装饰器装饰器,就是装修、装饰的意思。但是,不改变原有的程序功能。比如,装修一个房子,如果不隔音,就在墙上加一层隔音板,却不能把墙拆了,换成隔音材质。在程序中也是一样,不会对原来的函数造成改变,还要添加新的功能,调用函数时的接口没有变化。实例程序:在函数的基础上,增加一个程序效率检测功能,也就是记录函数执行的时间。#时间戳:是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总毫秒数下面展示一些 内联代码片。import

2020-09-21 14:54:30 65

原创 网络结构——deeplab_v2_vgg

**deeplab_v2_vgg**下面展示一些 内联代码片。import mathimport torchvisionimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass DeepLabASPPVGG(nn.Module): """Adapted from official implementation: http://liangchiehchen.com/projects/De

2020-09-21 14:53:51 443

原创 python批量修改图图片大小以及图片灰度与RGB之间转换

python批量修改图图片大小以及图片灰度与RGB之间转换"""修改图像大小"""# import os# from PIL import Image# import numpy as np# import cv2## def crop_center(img, cropx, cropy):# y, x = img.shape# startx = x//2-(cropx//2)# starty = y//2-(cropy//2)# return img[s

2020-09-21 14:51:50 680

原创 python批量删除指定名称文件以及批量更改指定名称文件名称

python批量删除指定名称文件以及批量更改指定名称文件名称"""删除指定名称文件"""# import os# path = r"E:\guohui\data_set\brainweb\new_data\img\img"# files = os.listdir(path)# for i, f in enumerate(files):# if f.find("175") >= 0 or f.find("176") >= 0 or f.find("177") >= 0 o

2020-09-21 14:50:35 1049

原创 python删除指定路径下,含有特定符号的文件

import ospath = r"E:\guohui\data_set\brainweb\new_data\img\img"files = os.listdir(path)for i, f in enumerate(files): if f.find("175") >= 0: print(i) path2 = os.path.join(path, f) os.remove(path2)os.listdir:用于返回指定的文件夹包含的文

2020-09-19 09:22:44 594

原创 python处理BrainWeb20数据(图像、标签切片使用)

python处理BrainWeb20数据,20个真实头模型T1加权(181、256、256)、标签图(362、434、362);模拟生成常规图#/author: guohui time:2020/6/3#/E/python file'''读取rawb文件'''import numpy as npfrom PIL import Imagefrom matplotlib import pyplot as pltimport osimport scipy.ndimageimport cv2de

2020-09-18 16:06:26 738

原创 循环读取图片,并将图片相加组合

python循环读取图像(文件)、图片按像素相加import osimport cv2# def add(img_x, img_y):# h, w, c = img_x.shape# img = img_x# for i in range(0, h):# for j in range(0, w):# if img_x[i][j][0] == 0 and img_x[i][j][1] == 0 and img_x[i][j][2]

2020-09-18 15:55:18 390

转载 VS2017学习过程——预编译标头

新版的VS2017在新建了一个项目之后,会自动生成如下代码// ConsoleApplication2.cpp : 此文件包...

2020-09-08 14:27:59 1758 2

转载 图像分割——方法简介

图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区域,使得同一个子区域内的特征具有一定相似性,不同子区域的特征呈现较为明显的差异。常用方法1.基于阈值的分割方法2....

2020-09-04 15:21:22 2078

转载 海康工业相机:MV-CE100-30GC摄像头的调用及图片保存 - python实现

一、官方接口中找到Samples文件夹中的Python目录1. 找到GrabImage文件夹下的GrabImage.py2...

2020-09-03 15:43:48 2130

转载 Python下Opencv尝试调用海康GIGE工业相机

环境一、相机型号(海康): HIKVison MV-CE013-50GC二、win10 x86_64三、Python3.6.5、OpenCV3.4四、需要结合海康SDK拿到的童鞋,估计要慌了,官网并没有给出Python的开发文档,其实官...

2020-09-03 15:36:26 4618 17

转载 海康工业相机:MV-CE100-30GC摄像头的调用及图片保存 - python实现

图像采集主动取流流程回调出流流程图手册上是通过C语言实现的:海康调用C语言的动态链接库实现的python库这些库文件在海康威视的MVS软件安装包里...

2020-09-01 20:59:39 3352 2

神经网络手写数据集.zip

用于测试最基本的神经网络的手写体数据集,其中已经划分了训练集和测试集,可以直接调用训练。train文件夹用于训练网络,val用于测试网络。手写数字图像集是训练集与测试集的集合

2020-12-11

空空如也

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