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RSS订阅原创 CenterNet cuda10+ pytoch代码复现详细教程
本文简介项目地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet/本文介绍了如何从头开始跑通centernet代码安装我的环境：cuda10 ubuntu16.04因为使用cuda10（cuda>=10.0都可以这么操作），官方安装教程中使用pytorch=0.4.1会报错：get error when run demo _dcn_v2.so: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd所以安装方式有些不同0.
2021-04-20 15:49:20
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原创 使用ImageJ批量处理图像 超好用&持续更新常用操作
本人经常做一些生物图像的处理，Imagej是我常使用的一个图像处理软件，非常小巧但是各种功能都有，最近需要批量处理一批图像，一张一张的导入处理太麻烦，经过一番挖掘，学习到了如何使用Imagej强大的批量处理功能，推荐给大家，希望给大家带来一点帮助~我以我这次的图像处理任务为例给大家介绍具体使用方法，操作包含自动的亮度对比度转化＋16位图像转8位。## step1.处理一张图像并记录处理代码首先我们导入一张需要处理的图像然后打开plugin->macro->recode 工具.
2021-04-05 00:46:23
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原创 ipdb/pdb 调试时报错bdb.bdbquit解决办法
调试mmpose的时加入ipdb调试代码，定位到断点之后程序直接中断并报错bdb.bdbquit，多重查找之后发现不能在有多个进程的情况下调试代码，只用单卡，设置workers_per_gpu=0即可正常使用ipdb！
2021-03-31 12:10:41
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原创 no module named ‘crowdposetools‘ 的解决办法
最近训练hrnet要用到crowdposetools这个模块，记录一下它的安装过程，安装思路与cocoapi的安装思路一致git clone https://github.com/Jeff-sjtu/CrowdPose.gitcd CrowdPose/crowdpose-api/PythonAPI/make installpython setup.py install --user...
2021-03-23 16:19:56
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原创 矩阵分解程序及报告：LU分解、QR分解、Householder变换、Givens变换、URV分解
简介:本博客包含了矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)和 URV程序实现。目录文章目录简介:目录1. LU分解1.1分解需满足的条件1.2分解得到的矩阵的性质1.3程序实现思路1.4例子程序代码2. QR分解2.1 格拉姆-施密特正交化算法2.1.1 分解满足的条件2.1.2 分解得到的矩阵满足的性质2.1.3 程序实现思路2.1.4 例子2.1.5 程序代码2.2
2021-02-08 15:22:16
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原创 数字图像处理课程 复习重点
第一章：视觉与图像图像=像素阵列、矩阵、曲面图像处理：输入图像，输出图像/特征重要性：1.改善图示信息以便人们进行解释 2.便于机器自动理解图像处理的不同层次：低级（降噪、对比度增强，锐化，输入输出均为图像），中级（图像属性提取），高级（图像理解）人眼三层膜：角膜(cornea)与巩膜(sclera) 脉络膜 (choroid) 视网膜 (retina) 锥状体亮视觉 杆状体暗视觉 在暗视觉下的敏感度低于亮视觉下的马赫带效应：是一种主观的边缘对比效应。当观察两块亮度不同的区域时，边界处亮度对比加
2021-02-08 00:03:06
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原创 经典快速排序及双路三路快速排序
文章总结：快速排序是20世纪最重要的10大算法思想之一，也是目前公认的最快的排序算法之一，其主要思想是递归与分治，把一个复杂的问题分成多个的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。本文介绍了经典的快速排序与及其两个改进：双路与三路快速排序。1.经典的快速排序算法经典的快速排序算法的基本思想是：在序列中选定一个基准值，遍历序列，将序列分为两部分，一部分大于基准值，一部分小于基准值，再递归地对这两部分数据进行快速排序，直到整个序列有
2021-01-28 22:01:43
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原创 MMdetection 踩坑笔记
本文总结最近经常使用mmdetection完成一些检测任务，在这里记录一些因为环境问题踩的坑，本人水平有限，写的不好的地方希望大家多多指教：）问题1：ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext’解决措施：pip uninstall mmcv mmcv-fullgit clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.gitcd mmcvMMCV_WITH_OPS=1 pip install -e .问题2：R
2021-01-28 21:38:11
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原创 coco数据集格式介绍
前言COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有5种标注类型：object detection, keypoint detection, stuff segmentation, panoptic segmentation，以及image captioning，使用json文件存储，一个json文件包括info、licenses、images、以及annotations四个基本类型，其中info表示test/val/train所有实例的整体信息，如创建年份
2021-01-17 23:37:26
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原创 上传你的第一个gitlab项目！
主要步骤：1.在gitlab创建项目2.使用mobaxterm使用ssh key3.使用github desktop上传代码1.在gitlab创建项目newproject-》create blank project填写项目名称，输入项目描述，选择创建私有/内部项目，再点击create project。点击创建项目之后会提示你没有ssh key，需要添加ssh key之后才能进行pull 或者push操作下面先使用mobaxterm 生成ssh key2. 使用mobaxterm使用s
2021-01-16 21:52:27
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原创 支持向量机SVM与核方法kernel method笔记（一）
本章的主要内容学习SVM前需要了解的理论系列教程：（一）学习svm前需要了解的理论（二）硬SVM（三）软SVM（四）对偶学习Svm理论1.1 模型选择结构风险最小化：在“未见过的数据”（即测试数据）上的误差最小化经验风险最小化：在训练数据上误差最小化通常测试误差与训练误差之间存在这样的关系：test error rate<=train error rate + f(N,h,p)[泛化界]N：训练集大小H：模型复杂度P：概率（引入的控制变量）the probability t
2021-01-16 14:38:51
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原创 交互式分割-Intelligent Scissors 问题总结
以下内容是对下面几篇文章的学习总结:https://blog.csdn.net/mapupcal/article/details/80030643#to_dohttps://blog.csdn.net/mahabharata_/article/details/69099136https://blog.csdn.net/DdogYuan/article/details/80554873...
2019-01-24 22:09:09
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空空如也
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