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原创 批量解压ImageNet ISLVRC2012数据集的下载并按标准布局解压
ImageNet ISLVRC2012的下载并按标准布局解压最近在github中扒寻大佬代码，准备进行复现，发现很多都使用了imagenet这个数据集。之前因为数据集较为庞大，且下载困难（需要使用学校邮箱账户注册申请下载，且在外网），便一直没有使用，这次下定决心迈过这个坎决定处理一下这个数据集。好在网络的发达，有大佬将数据集存入了迅雷，并无私的将资源奉献了出来文章目录ImageNet ISLVRC2012的下载并按标准布局解压前言一、ImageNet ISLVRC2012的下载二、解压步骤1.布局要
2021-10-01 16:18:25
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原创 均值滤波和中值滤波的非算法库实现 Python
滤波(Wave filtering)是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施，均值滤波和中值滤波都为低通滤波。
2022-10-08 12:10:17
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原创 Ubunbu18.4运行代码bug提示：Successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1)
Ubuntu18.4、MemoryError in TensorFlow; and "successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1)"
2022-07-19 14:37:38
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原创 CVPR2021注意力机制——Coordinate Attention || Pytorch代码实现
即插即用！CoordAttention简单灵活且高效，可以插入经典的轻量级网络在几乎不带来额外计算开销的前提下，提升网络的精度。实验表明，CoordAttention不仅仅对于分类任务有不错的提高，对目标检测、实例分割这类密集预测的任务，效果提升更加明显。
2022-04-12 09:45:21
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原创 python 批量将图片名称保存在txt文件中
python 批量将图片名称保存在txt文件中在处理图片时，需要将图片的名称全部读取并保存下来，因此记录这个小程序，以备后续使用文章目录python 批量将图片名称保存在txt文件中前言一、批量读取图片名称？二、使用步骤1.代码2.图片总结前言处理数据集时，有时候需要将数据集中图片名称批量读取，因此记录这个小程序以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、批量读取图片名称？使用的是os库二、使用步骤1.代码代码如下（示例）：import osdef createFile
2021-09-25 10:56:24
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原创 python 批量等比修改文件夹下图片的尺寸
python 批量等比修改文件夹下图片的尺寸最近在做实验时，需要批量更改文件夹中的图像尺寸，在网上查找了方法，以此记录学习的过程。文章目录python 批量等比修改文件夹下图片的尺寸前言一、分别使用OpenCV和Pillow库批量处理图像尺寸？二、使用步骤1.Opencv2.Pillow前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
2021-09-22 19:27:09
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原创 python 批量修改文件夹中图片名称（包含符号字母）
问题原因：深度学习中，需要训练数据集，但是在复现他人的代码时发现，很多作者对数据集的名称进行了更改。直接下载的原生数据集需要二次修改，但是庞大的数量仅仅依靠手动更改是不切实际的，因此需要使用程序自动修改。因此记录这个小程序，作为以后学习使用，同时感谢以下两个链接的博客，让我获益匪浅。http://www.360doc.com/content/18/1214/10/8728596_801721805.shtmlhttps://blog.csdn.net/weixin_43593330/arti
2021-07-01 16:21:21
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原创 python 构建RNN分类器对“名字-国家”文本分类、并使用Visdom绘制loss值和acc值
python 构建RNN分类器对“名字-国家”分类、并使用Visdom绘制loss值和acc前言一、名字对应的国家分类二、整体程序1.代码2.Visdom输出的结果总结前言为什么使用RNN对文本的分类？RNN考虑当前输入以及先前接收的输入，前文出现内容将影响接下来要出现的内容。因此RNN是文本和语音分析的理想选择。Visdom的安装与使用：https://blog.csdn.net/qq_42962681/article/details/116271548?spm=1001.2014.30.
2021-05-31 17:14:54
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原创 将cmd终端运行的程序，在pycharm中调试运行（demo.py test.py train.py）
将cmd终端运行的程序，在pycharm中调试运行：对象以CVPR2021中论文的开源代码为例论文题目为：Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker代码链接： https://github.com/JialianW/TraDeS.git代码的环境安装链接可参考：https://blog.csdn.net/qq_42962681/article/details/115906491?spm=1001.2014.3001.
2021-05-12 21:39:32
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原创 Inception（盗梦空间）及代码实现
文章目录前言一、Inception（盗梦空间）是什么？二、使用步骤1.空间结构2.结构模型总结前言这段时间观看b站up主 刘二大人 的关于深度学习的讲解，让我获益匪浅。让我了解到什么是盗梦空间（Inception），如何将结构嵌入到模型中，下面是视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=11&share_source=copy_web感兴趣的朋友，也可将Inception（盗梦空间）结构放入之前mnist数据识别的代码中进行尝试.
2021-04-30 09:15:52
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原创 安装visdom及简单使用
安装visdom：1.安装visdom与安装python其它的库类似，都可以通过pip进行安装pip install visdom#由于外网的原因，可能下载不下来，或者速度较慢，这里可以添加一个镜像源pip install visdom -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装成功后，会显示如下Successfully built visdom torchfileInstalling collected packages: jsonpoi
2021-04-29 19:51:26
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原创 MNIST手写数据集识别并使用visdom绘制精度图
MNIST手写数据集识别练习：MNIST数据集是在进行深度学习分类时最常用的一个数据集，是手写的0-9十个数，图像大小为（1, 28, 28）。MNIST数据集都是灰度图所以，通道数为1。MNIST数据集大概有7w多张图片（6w训练，1w测试）这段时间观看b站up主 刘二大人 的关于深度学习的讲解，让我获益匪浅。在网络中添加残差模块，使得测试精度再次提升，下面是视频地址。https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=11&share_so
2021-04-29 16:16:31
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原创 Python中*args和**kwargs的区别
Python中*args和**kwargs的区别：提示：在学习的过程中，遇到Python中args和**kwargs的问题。为了弄懂相应关系，根据查询的资料，进行一下自我总结。例如：通过相关代码，描述出args和**kwargs的作用，以便更好的了解。*args的用法：def function(a, b, *args): print(a, b, *args)#调用一下函数function(1,2,3,4,5)可看到输出结果，*args将参数打包为元组我们再通过代码对其进行验证d
2021-04-24 21:38:26
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原创 安装Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker (CVPR 2021)开源代码环境总结
项目场景：Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker (CVPR 2021)GitHub链接：https://github.com/JialianW/TraDeS问题描述：官方推荐的安装环境总是出现这样那样的错误，经过一个多星期的实验，找到合适的安装环境，成功将代码复现。我是在windows系统下运行程序：首先使用conda 生成自己的环境 命名为trades（名字可自行选择）#python版本为3.7conda
2021-04-20 15:12:34
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原创 python生成X~N（μ，σ^2）正态分布数据。（均值为μ，标准差为σ）
python生成X~N（μ，σ^2）正态分布数据。（均值为μ，标准差为σ）代码# import numpy as np# import numpy.matlib# import math# #注意：对于来自的随机样本N(mu, sigma^2)##我们可以用 sigma * np.matlib.randn(...) + mu 。# #例如，制作一个3 x 3矩阵，其中的样本取自N(3, 4)：# # 所以这里 mu = 3, sigma = 2def probability(mu,b
2021-03-27 16:28:31
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原创 批量将读取图片进行二值化处理,并以txt形式保存在指定文件夹中
批量将读取图片并进行二值化处理,并以txt形式保存在指定文件夹#代码import osfrom PIL import Imagedef init(fileList,n): for i in range(0,n): img = Image.open(imagepath + str(fileList[i])) w,h=img.size img = img.convert('1') list_img_name =
2021-03-24 17:24:38
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空空如也
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