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RSS订阅原创 目标检测校正数据集图像形态
因为涉及保密，所以不能放出微调后的效果图，简单介绍下就是把一个不规则的缺了一块的图形用这种方法进行了调整。最后实现了无论是歪了还是缺了的一个多边形都找到了他的最小外接矩阵，然后把这一块抠出来就好了。这样可以降低我的目标检测yolo模型的误检。之前有写一个关于全能扫描王的介绍。但是这个代码不太适用于我的数据集。建议看懂代码后，根据自己图像的特点进行微调。...
2022-07-15 13:29:26
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原创 Brats挑战赛 数据上传失败 Inputs do not occupy the same physical space!
一个困扰我将近半年的问题，之前一直用的本地训练集测试，后来想上传到平台去测，感觉可信度高一点，但是每次上传总是显示这个问题：itk::ERROR: MaskImageFilter(0x379d560): Inputs do not occupy the same physical space! InputImage Origin: [0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00], InputImage_1 Origin: [-0.0000000e+00, -2
2021-07-09 10:20:43
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原创 opencv保存三值图片出现多值
用cv2.imwrite 保存一个三值图片 结果出现很多不想要的数值试了很久后来发现把保存格式从jpg改成png这个问题就解决了不知道为什么 可能是格式问题吧
2021-06-21 14:15:24
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原创 利用python和psd_tools批量保存PS的PSD文件中的图层
问题：200个psd文件单独保存其中两个图层。解决方案：from psd_tools import PSDImagefrom glob import globpsd_name=glob("fine/*.psd") # 对应的保存文件的路径for i in range(len(psd_name)): psd = PSDImage.open(psd_name[i]) psd[2].visible=False # 对应的把不需要的图层隐藏不可见 psd.compose(T
2021-06-19 13:42:26
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原创 图片resize数值改变问题的解决
原图像数值[0,128,255]cv2.resize之后变成了[0-255]的连续数值这是因为默认的是双线性插值如果想保持原数值不变，那就改成最邻近插值就好。interpolation - 插值方法。共有5种：１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可
2021-06-18 20:02:34
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原创 Task Decomposition and Synchronization for Semantic Biomedical Image Segmentation （TDSNET）
这是一篇分类分割联合进行的视杯视盘分割代码 为了更好的利用任务之间的信息，将一个分割任务分解为了三个。在三个数据集上运行了代码任务。（因为自己做眼底，所以主要介绍REFUGE18这个数据集的任务细节）首先介绍了虽然三类数据集在图像方面表现出来的形式比较多样化，但是在实际中医生对他们都共享同一种处理方式！以眼底图像为例：临床医生首先判断是具有青光眼的病人，还是健康人，然后判断是否有视杯视盘，然后分割。一般情况下，只有将多层次任务和表示结合起来考虑，才能准确地进行人工专家分割。1. 第一个贡献：任务分解
2021-06-05 20:46:06
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原创 [翻译+分析总结] nnU-Net for Brain Tumor Segmentation
摘要我们将nnU-Net应用于BraTS 2020挑战赛的细分任务。 未经修改的nnU-Net基准配置已经取得了可观的结果。 通过合并有关BraTS的特定修改，这些修改涉及后处理，基于区域的培训，更具综合性的数据扩充以及对nnU-Net管道的一些较小修改，我们能够大幅提高其分割性能。 此外，我们还重新实施了BraTS排名方案，以确定哪种nnU-Net变体最适合它所强加的要求。 我们的方法在BraTS 2020竞赛中名列第一，全肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的Dice评分分别为88.95、85.06和82.03，
2021-03-14 11:03:49
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原创 argparse 在jupyter notebook中的使用
将原来报错的args = parser.parse_args()改为：args=parser.parse_args([])
2020-09-13 17:20:37
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原创 GENETIC NAS 代码解读中的坑！！！！
！！！！！重点是代码中的block是node 代码中的cell是block！！！这一点要注意！！！不然真的很难理解！！！！
2020-09-09 10:01:37
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转载 parser在jupyter notebook中不可用
将py文件中的args = parser.parse_args()改为：args = parser.parse_args(args=[])
2020-09-07 10:20:35
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原创 python3.6出现 ‘ascii‘ codec can‘t decode byte 0xe8 in position 662: ordinal not in range(128)
在报错的位置添加encoding='iso-8859-1'例如config.read('configuration.txt')改为config.read('configuration.txt',encoding='iso-8859-1')
2020-09-01 17:21:27
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转载 HDF5 mac上的配置与代码学习（仅python）
1. 基本结构理解2.python代码实现一般的操作一个HDF5对象的步骤是打开这个对象；对这个对象进行操作；关闭这个对象。特别要注意的是，一定要在操作结束后关闭对象。因为之前的操作只是生成操作的流程，并不真正执行操作，只有关闭对象操作才会真正出发对对象进行的修改。2.1 文件（files）创建/打开/关闭import h5py# r 只读，文件必须已存在# r+ 读写，文件必须已存在# w 新建文件，若存在覆盖# w- 或x，新建文件，若存在报错# a 如存在则读写
2020-08-31 14:40:55
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转载 医学图像数据集位置汇总
http://www.healthit.cn/2019/04/09/%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E5%BD%B1%E5%83%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93medical-image-dataset/各种医学图像数据库位置汇总
2020-08-06 19:27:41
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转载 神经网络架构搜索（NAS）论文和代码汇总
1.Blockwisely Supervised Neural Architecture Search with Knowledge Distillation（该论文在ImageNet数据集进行训练得到了78.4% top-1 accuracy ，比EfficientNet-B0高了2.1%个点）作者团队：暗物智能、Monash 大学、中山大学论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.13053Semi-Supervised Neural Architecture Search
2020-07-15 15:51:21
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原创 ENAS 代码解析（未完）
基本架构模型定义数据处理与加载训练模型过程可视化测试基本目录结构utils.py 文件主要是放一些常用的方法：比如：日期类等try / excepttry: <语句> #运行别的代码 except <名字>： <语句> #如果在try部份引发了'name'异常 except <名字>，<数据>: <语句> #如果引发了'name'异常，获得附加的数据 else: <语句> #如果没有异常发生
2020-06-19 18:01:50
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原创 ENAS 复现的主要问题和解决（mac）
ENAS的复现最主要的问题就是配置！！！我主要学的是tensorflow，所以一开始都在找tensorflow版本的，虽然有很多的csdn都在讲这里复现的解决方案，但是，时间很久了！！不太实用原始版本都是1.0版本的tensorflow和2.7的python 对于现在大多使用2.0和3.6的我们来说，重新找太麻烦，我装了好几个用不同版本的虚拟环境都失败了。所以放弃tensorflow转pytorch。在找到pytorch之后，在我自己的电脑（mac）上运行，总是显示找不到模块，于是我就各种安装。这个
2020-06-17 00:11:16
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原创 mac 安装好anaconda3 但是conda不可用
环境python3.6anaconda3 已经安装问题conda不可用 终端显示解决办法查看环境变量 是否添加sudo vi ~/.bash_profile显示是unset重新打开一个终端页面 找到anaconda3的安装路径我的是在/Uers/missbei/anaconda3（missbei是我自己的名字） 然后pwd查看到路径后 复制到刚才的配置文件下export PATH="/Uers/missbei/anaconda3/bin:$PATH"保存退出之后环境变量生效
2020-06-11 12:16:58
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原创 mac 使用origin绘制多个数据误差棒 （叠加图层的方法）
导师给了一张图，让按照这个类型去模仿绘制，搜了很多教程都没找到怎么绘制出来的，试过python，excel，最后才找到origin的误差棒。但是网上的更多教程都是单个目标的误差棒，像我这种多个的教程很少，而且也搜到很多和我有一样困扰的问题，都没好的回答。所以出一个详细教程。先看一下，想达到的效果...
2020-06-09 20:20:04
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转载 用docker搭建hadoop
https://www.cnblogs.com/qgc1995/archive/2018/08/29/9553572.htmlCentos7下安装Docker（详细的新手装逼教程）贴一下过几天补实操，怕找不到https://kiwenlau.com/2016/06/12/160612-hadoop-cluster-docker-update/基于Docker搭建Hadoop集群之升级版...
2020-06-04 15:55:20
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原创 龙曲良-TensorFlow-深度学习 学习笔记 汽车油耗预测实战
# %%from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport pathlibimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as snsimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorfl
2020-06-04 15:53:53
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原创 tensorflow2.0 简单搭建4层全连接神经网络
利用tf的框架搭建一个如图的神经网络import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers,optimizers,losses,datasets,Sequentialmodel=keras.Sequential([ layers.Dense(256,activation='relu'), layers.Dense(256,activation='relu'),
2020-06-03 22:13:41
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转载 关于NAS的综述
https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/84698471一篇杂谈和最新的一篇南京大学的综述很像有相关的再继续补充
2020-06-02 17:27:39
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原创 TensorFlow2.0 mnist手写字体分类实战
step1 先导入一些必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow.python.keras as kerasfrom tensorflow.python.keras import layersfrom tensorflow.keras.datasets import mniststep2 加载数据 处理数据(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.
2020-06-02 16:39:46
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转载 Elsevier期刊要求-中文翻译及官方文件
https://wenku.baidu.com/view/e20a27e84afe04a1b071de4e.html百度文库中文https://www.elsevier.com/journals/communications-in-nonlinear-science-and-numerical-simulation/1007-5704?generatepdf=true官方文件
2020-05-31 11:16:52
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原创 龙曲良-TensorFlow-深度学习 学习笔记 第三章 分类问题
预测连续的值 或者在一段连续的范围内的 问题 可以称为 回归线性模型 称为线性回归第三章主要是讲分类问题（手写数字的分类）：收集大量手写的数字图像，压缩相同标准之后，为每位图片进行标签label，采用数字编码。灰度图片是一个（0，255）的值，彩色具有三个通道，所以一维、长度3的向量。这是一个图像的处理标准规则。下载一个手写数字图片的数据集，在tensorflow2.0中就已经可以从数据集中自动下载，如果遇到下载失败的原因有可能是因为你的谷歌浏览器无法正常使用（用mac五年第一次知道我的
2020-05-11 23:33:54
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原创 龙曲良-TensorFlow-深度学习 学习笔记 第二章 回归问题
2.1 神经元模型梯度为各个向量的偏导数组成的向量f=wx+bIndentationError: unindent does not match any outer indentation level占位问题 一定要用同样的tab来进行代码对齐！
2020-05-10 21:54:33
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原创 吴恩达深度学习视频 函数知识
1.shape和reshapeimage.shape[0], 图片垂直尺寸image.shape[1], 图片水平尺寸image.shape[2], 图片通道数reshape（ ,1）是重新进行组合 1 是纬度也可reshape（2，2）2.np.linalg.norm（）线性代数，范数 默认求矩阵的平方和开根号矩阵的范数：ord=1：列和的最大值ord=2：|λE-A...
2020-05-09 21:31:24
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原创 龙曲良-TensorFlow-深度学习 学习笔记 第一章（2020 05 09）
第一章 人工智能绪论相关的理论知识人工智能（机器学习（神经网络（深度学习）））包含关系深度学习框架TensorFlow2.0与1.X 是不兼容的2.0 采用动态图的 相比起1 需要写出计算图再进行计算的方式方便的多，但是效率可能没有静态图的高 也可以用function转化成静态图gpu比cpu在矩阵大的时候运行效率更好 时间更短自动梯度不需要手动求导写公式，只需要将公式中的自变量加入到梯度跟踪列表，就可以自动求导。简单介绍一些基本的理论为什么要学深度学习为什么要学TF框架以及一些基本的
2020-05-09 21:28:01
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原创 mac下安装Tensorflow（TF）
原本安装的python3.7 的anaconda安装了很多次的tf都不是很成功 原因说是因为tf还暂时不支持3.7索性卸掉anaconda 安装老版python3.6的anaconda链接在此：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/可以去找老版本的对应的anaconda安装很简单 下载之后...
2020-05-09 21:21:58
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原创 mac 终端导入TensorFlow成功PyCharm 导入显示找不到moudle TensorFlow
我是在mac的终端可以运行 打开python也可以成功导入运行简单的代码但是打开pycharm就显示找不到moudle tensorflow百度找了个教程1.先找到python3的路径。which python32.打开pycharmFile-> New Project…Location 位置自选New environment using 如图Location 我是默认的选项下面！很重要的是换成python3.6 因为之前我是下过python3.7的 但是不支持tf我看网上
2020-05-09 21:04:21
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原创 mac安装brew错误解决：curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443:Connection refused
mac 安装 brew 出现错误：在网上找到终端下载代码是这样的：*ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)” *但是出现错误：curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443:Connection re...
2020-04-30 14:08:47
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原创 Py4JJavaError /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3": error=2, No such file
Py4JJavaError /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3": error=2, No such file or directory在jupyter notebook里面运行函数出错不是所有的Py4JAVAerror的错误都是因为java版本过高，我搜了很多的错误，也问了自己的导师，都告诉我说是版本的问...
2020-04-20 23:07:38
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