代码：https://github.com/bat67/pytorch-FCN-easiest-demo FCN网络的输出 输入网络的图片大小为H×W，通道数为3（RGB图像）。 而经过卷积和上采样过程，输出图片大小不变，仍为H×W，通道数为分割的类别数C。 在Pytorch中输出的shape为torch.Size([C, H, W]) FCN网络的损失函数 criter
classic networks 普遍规律： 从输入往后，channel越来越多，可以以2的倍数上升从输入往后，height和width越来越小，height和width缩小的操作在pooling时更常见，conv时height和width缩小几乎只在刚输入时出现且次数很少 1. LeNet-5 2. AlexNet 与LeNet-5的区别 similar architecture
在HDevelop中 read_image (Image, 'D:/bb/tu/5.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) threshold (Image1, Region,[190,85,105] , [205,100, 115]) fill_up_shape (Region, RegionFillUp, 'area', 1, 10000) *填充输入区域或区域集中具有给定形状特征的那些孔 *参数1：输入
# 类型的窄化这节课我们的重点：- 窄化和类型守卫- 真值窄化- 相等性窄化- `in` 操作符窄化- `instanceof` 窄化- 控制流分析- 类型断言- 判别的联合- Never类型TS中的类型是可以组合使用的。## 联合和窄化比如：```tstype Padding = number | stringfunction padLeft(padding : Paddi
上篇文章对VSTO Office二次开发操作PPT功能做了简单测试，主要是如何创建一个外接程序并在新建PPT幻灯片时添加自定义文本信息、如何简单自定义任务窗格、如何添加可视化功能区的简单介绍，应该对于VSTO如何操作PPT有简单了解，本篇分享对于自定义任务窗格的相关测试。 一、功能区按钮控
private void AddTextBox(PowerPoint.Slide slide, string txtContent) { PowerPoint.Shape textbox; textbox = slide.Shapes.AddTextbox(Office.MsoTextOrientation.msoTextOrientationHorizontal, 50, 100, 600, 50);//向当前PPT添加文本
基于Office的解决方案 通过Office COM API打开PPT文档，遍历每个幻灯片(Slide)的每个形状(Shape)，然后通过剪切板将包含图片的形状复制到内存中，再保存到本地目录。 /// <summary> /// 导出PPT文件中图片到目标文件夹下 /// </summary> /// <param name="sourcePath">PPT文件路径</pa
1、创建张量 通过 tf.convert_to_tensor 函数可以创建新 Tensor，并将保存在 Python List 对象或者Numpy Array 对象中的数据导入到新 Tensor 中。 通过 tf.zeros()和 tf.ones()即可创建任意形状，内容为全0或全1的张量。 通过tf.fill(shape,value)可以创建全为自定义数值的张量，形状
padding操作是给图像外围加像素点。 为了实际说明操作过程，这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。 这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import torch.nn,functional as F import
对于图像来说： image.shape[0]——图片高h image.shape[1]——图片长w image.shape[2]——图片通道数channels 而对于矩阵来说： shape[0]：表示矩阵的行数 shape[1]：表示矩阵的列数
import cv2 import numpy as np def mergeImg(inputImg, maskImg, contourData, drawPosition): ''' :param inputImg: 输入的图像 :param maskImg: 输入的模板图像 :param contourData: 输入的模板中轮廓数据 numpy 形式如[(x1,y1),(x2,y2),...,] :param
Java设计模式 - 抽象工厂模式 抽象工厂模式是另一个创建模式。 抽象工厂模式，也称为工厂的工厂，有一个工厂创建其他工厂。 当使用抽象工厂模式时，我们首先使用超级工厂创建工厂，然后使用创建的工厂创建对象。 例子 下面的代码展示了如何使用抽象工厂模式。 我们将要创建形状和打
import SimpleITK as sitk from glob import glob import os path = glob(r"D:\MyData\date\*") n = len(path) res = [] for file in path: # print(file) file_name = os.path.join(os.path.join(file, "image"), "sample.nii")
一、用在数组 >>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]] >>> a = array(a) >>> a.flatten() array([1, 3, 2, 4, 3, 5]) 二、用在列表 如果直接用flatten函数会出错 >>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]] >>> a.flatten() Traceback (most recent call last
1.实心 def drawCirc_fill(tft,x,y,r,pen): ox =r oy =0 err = -r while ox>=oy: last_oy = oy err +=oy oy+=1 err+=oy tft.hline(x-ox,y+last_oy,ox*2+1,pen) ##3 if last_oy != 0: tft.hlin
one-shot learning 引言 今天来给大家介绍一种深度学习网络。在介绍之前，先来给大家聊一聊题外话。 相信大家都学过cnn卷积神经网络吧，知道卷积神经网络包含卷积层、池化层和全连接层。其工作原理大致为： 图片（输入）->卷积层（提取特征）->池化层（减少参数量）->全连接层（计算每一类的得分值）->s
einsum用于矩阵乘法 直接上例子吧 比如 'bhqd, bhkd -> bhqk' 虽然是4维，但是前两维是不变的，先不看，只看后2维，qd, kd -> qk 这是两个矩阵相乘，两个矩阵的shape分别为A=qxd, B=kxd, 得到的结果形状是C =qxk 根据矩阵乘法，我们知道(qxd) x (dxk)结果的形状为qxk， 也就是说上面相当
Python 搞清维度问题 import numpy as np a = np.array([1, 2, 4, 2]) print(a.shape) print(np.argmax(a, axis=0)) 输出结果为 当axis=1时，程序会报错。 import numpy as np a = np.array([[1, 2, 4, 2], [4, 3, 1, 1]]) print(a.shape) print(np.argmax(a, axis=1)) 输出
抽象类 (Abstract)、接口 (Interface) 1. 抽象类 (Abstract) 在面向对象的概念中，所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来，并不是所有的类都是用来描绘对象的，如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象，那么这样的类称为抽象类。 使用 abstract 修饰符来表示
《玩转Numpy计算库》视频课程 《玩转Numpy计算库》视频课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28656 7. 拷贝和视图 (Copies and Views) 在操作数组时，有时会将其数据复制到新数组中，而有时不复制。 对于初学者来说，这通常会引起混淆。 有以下三种情况： 1) 不复制 (No Copy
以下就是keras中Model模型的定义与使用的一个简单模板，注意：传入多个参数要用中括号括起来 def Model_A(self, name=None): layer3 = Input(shape=(128,36,36)) layer4 = Input(shape=(256,18,18)) layer5 = Input(shape=(512,9,9)) //一系列操作 return Mode
1、个人理解： 1.1、tensorflow的 构建视图、构建操作... 都只是在预定义一些操作/一些占位，并没有实际的在跑代码，一直要等到 session.run 才会 实际的去执行某些代码 1.2、我们 预定义的 一大堆 视图/操作 等等，并不一定所有的都会执行到，只有 session.run 使用到的才会执行到。
tf2杂记 tf.shape()tf.split()ZeroPadding2DSAME与VALID区别卷积后大小计算 tf.shape() 关于python函数中shape的解释： shape包含在numpy库，是矩阵（ndarray）的属性，可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下： import numpy as np x = np.arra
本人根据b站上刘老师的视频，简单做了一下，内容主要包括课上所讲内容的复现以及所留作业的实现。具体代码解释我都按照自己的理解放在代码后面了，如有不对的地方请多多包涵，毕竟俺也是第一次学，只是想找个地方把学到的东西找个地方存起来~ from collections import OrderedDict impor
文章目录 摘要1. 介绍2. 卷积神经网络模型的特征生成2.1 概貌2.2 Feature Embedding2.3.1 Convolutional Layer2.3.2 Pooling Layer2.3.3 Recombination Layer2.3.4 Concatenation 2.4 Deep Classifier2.4.1 Network Structure2.4.2 Batch Normalization2.4.3 Objective Fu
