- 博客(4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 多类分割mask,如何转彩色图像并保存
项目场景：需要把多类分割的结果mask，转为彩图可视化保存下来问题描述：如何处理mask？如何进行颜色转换？如何保存？解决方案：1、模型的最后一层：self.conv12 = nn.Conv2d(M, num_classes, 1, 1, 0)网络的输出：outputs = self.model(img)#维度是batch, num_classes, h, w2、outputs此时还是num_classes通道的，还不是最终的mask：mask = output
2020-10-12 10:45:37
3908
2
原创 在windows系统上使用labelme进行标注
项目场景：我要标注实例分割的label问题描述：怎么去配置好这个工具labelme呢？很多困难！解决方案：1、选择在windows上，因为linux需要sudo啊。所以果断选择windows。2、又安装了一次conda.不过这次我装的是miniconda，毕竟自己电脑压力小点。3、开始创一个新环境。但这里我都两个小时过去了，python装一半就断掉。所以配置下载源。https://www.cnblogs.com/templeminer/p/12572452.html4、文件.
2020-10-10 12:41:30
128
原创 深度学习图像的一些处理--持续更新
项目场景：深度学习输入图像的处理问题描述：处理有多种：去均值、归一化、标准化。但该怎么选择呢？解决方案：这里是去均值的方案：包括原因分析https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/81157344#fn:2D是ng样本和ok样本，为了找ng样本中的缺陷，可能求出ok样本的均值在这里会更加适合吧？还是得靠实验说话！...
2020-10-09 15:51:15
171
原创 我的研究方向--思维导图
系列文章目录第一章 即将踏入的研究背景和领域提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言研究前提：工业检测领域，已知数据集ABC，训练相应的模型abc,。那么对于新来的数据集D该怎么训练呢？D很渺小，NG样本才有10多个，它该怎么训练出属于它的d呢？一、D的困扰D是名副其实的小样本，深度学习很难容忍这样的存在。D该怎么办？..
2020-10-05 12:30:00
345
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人