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RSS订阅原创 机器视觉硬件选型相关知识
一、参考博客光学放大倍率、电子放大倍率及显示器放大倍率https://blog.csdn.net/szx123_/article/details/103926728机器视觉一些概念https://blog.csdn.net/hzfalling2016/article/details/72639586?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-6&spm=1001.2101.3001.4242选型参考http://www
2020-12-27 23:20:56
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翻译 基于域自适应语义分割学习小结
一个场景下的数据集训练的语义分割模型，并不能很好的适应另一个场景的数据，所以需要对场景进行迁移，从而实现模型对多场景下的数据的良好分割。最开始对这方面的研究，是为了将游戏场景生成的数据训练的模型能很好地迁移到现实场景。语义分割是在像素级别进行分类，不适合运用特征自适应。高维特征很复杂，不适合用来进行适配。文献一是对语义分割的输出进行适配，语义分割的输出是低维空间上的，包含了丰富的上下文和布局等信息。文献一：Learning to Adapt Structured Output Space for Sema
2020-07-29 17:51:12
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转载 python爬取图片，扩大数据集
**学习小记——爬取图像**为了扩大语义分割的数据集，爬取一些图片。亲测不报错教程：https://blog.csdn.net/qq_40774175/article/details/81273198
2020-06-24 11:47:37
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原创 学习小记：语义分割模型训练后的测试及miou值的求取（python）
小白学习语义分割，记录一下，方便以后查阅。借鉴了这个链接里面的deepva-mobilenet模型：https://github.com/bubbliiiing/Semantic-Segmentation求miou主要借鉴这个链接：https://blog.csdn.net/weixin_42750737/article/details/88886242其中我有一个疑问：当预测的类数多于标签实际的类数，单张图片的miou，是除以标签上的类数，还是预测的类数？希望有大佬能讲解一下，感谢！fro
2020-06-23 18:23:26
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空空如也
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