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RSS订阅原创 FCN详解与pytorch简单实现（附详细代码解读）
第一部分：算法理解理解FCN需要有CNN基础0.基于CNN的分割方法与FCN的比较传统的基于CNN的分割方法：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测。这种方法有几个缺点：一是存储开销很大。例如对每个像素使用的图像块的大小为15x15，然后不断滑动窗口，每次滑动的窗口给CNN进行判别分类，因此则所需的存储空间根据滑动窗口的次数和大小急剧上升。二是计算效...
2020-03-14 11:13:03
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原创 语义分割评价指标代码：混淆矩阵计算详解
关于语义分割评价指标和混淆矩阵的基本知识和代码这篇博客讲得很详细，我这里只是详解一下混淆矩阵计算的代码。# 计算混淆矩阵def _fast_hist(label_true, label_pred, n_class): mask = (label_true >= 0) & (label_true < n_class) hist = np.bincount( ...
2020-03-08 10:43:40
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原创 visdom可视化安装与入门使用（附带pytorch-MPL手写数字识别案例源码）
注：附带案例需要有pytorch基础0为什么用visdom而不用torch自带的matplotlib或者tensorboardX？1.visdom可以直接接受torch的tensor，而不用转化成numpy array；2.运行效率更高。 tensorboard会把数据写入文件，导致监听文件很大，占用大量的资源，且是每隔三十秒更新一次；而visdom直接在内存中获取数据，毫秒级刷新。1.安...
2020-02-22 14:15:48
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空空如也
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