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原创 pytorch高级库pytorch-ignite
Pytorch 高级库Pytorch-Ignite的使用 8行代码训练模型，2行代码搞定pytorch训练的进度条。 这个库训练模型时，比较简洁，不需要写一大堆前向传播，后向传播等代码，代码更干净，逻辑更清晰。甚至进度条的调用也封装好了，可以自定义跟随进度条变化的字段，比如loss，准确率等，比写tqdm还要简单，进度条如下。安装 这里用清华源安装，一般用pip安装时使用国内源速度飞快，...
2020-03-27 11:17:25
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原创 tensorflow2.0入门实例二（数据的预处理）
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章主要教大家动手跑了一个fcn32s和fcn8s的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集。这篇文章适合入门级选手。文章的结构如下：数据下载与分析数据预处理（重点在label的预处理）模型加载模型微调模型训练测试集测试2.数据预处理（重点在label的预处理）tensorflow模型的输入维度为[batcn, h, w...
2019-10-21 13:44:57
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原创 深度学习实战--手写字识别MNIST
手写字识别 前序Python入门教程。 手写字识别是深度学习入门教程，这里包含数据下载，模型创建，训练模型，测试模型几个模块。添加需要用到的包import torch from torch import nn # nn是创建模型会用到的包import torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoader # DataLoa
2021-03-31 19:10:56
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原创 保留细节的去噪方法--方向中值滤波
保留结构去噪的方向中值滤波 去噪一般会模糊图像，丢失图像细节，有时候需要保留结构的去噪。看到一篇文章描述的思想比较好。 文章中提出的思路是遍历像素点，判断该点是否为噪声，如果是，则去噪，否则跳过该点。论文中的实例，以下a为原图，b为添加噪声后的图，f为方向中值滤波的结果图：1.找噪声点 遍历像素点，对每个像素点计算四个方向上每个方向像素与中心点像素值的差值加
2021-01-13 14:55:45
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原创 怎么上永久免费的GPU与TPU服务器colab
什么是 Colaboratory？借助 Colaboratory（简称 Colab），您可在浏览器中编写和执行 Python 代码，并且：无需任何配置免费使用 GPU,TPU轻松共享colab适合做一些模型的调试，因为是谷歌的服务器，所以下载外网的训练数据集贼快，像kaggle也可以直接用api下载数据集到谷歌云盘。 当然，由于是谷歌的服务器，所以要能连接上谷歌，如果连不上可以看文章底部提供的一种免费使用谷歌的方法（仅限于
2021-01-11 16:58:47
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原创 深度学习实战之Python教程（2）
Python入门教程 以熟练使用Pytorch完成深度学习模型为目标，简单介绍Pytorch涉及到的Python基础（Python其它知识可以在遇到后再学习，先动手）。 这篇教程并不涉及Python的复杂方法，教程的结构如下： 1.Python实例 2.Python基础
2020-10-27 16:36:42
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原创 深度学习实战之Python教程（1）
Python入门教程 以熟练使用Pytorch完成深度学习模型为目标，简单介绍Pytorch涉及到的Python基础（Python其它知识可以在遇到后再学习，先动手）。 这篇教程并不涉及Python的复杂方法，教程的结构如下： 1.Python实例 2.Python基础
2020-10-27 16:04:56
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原创 提取图像中颜色交界处的坐标
简介经过一系列增强处理将图像分为黑白二值图后，如果需要提取图像的黑白边界坐标，可以通过用3*3的均值滤波处理，图像为纯白（纯黑）部分经过均值滤波后仍然为纯白（纯黑） 。如下图为黑白二值图，边界为黑白交界处的直线，若要提取边界的坐标可以通过一个3*3的均值滤波作用，作用后可以得到图2（交界处不再是纯白或者纯黑）。以下图为例计算其黑白交界处的坐标示例图点击下载#include<iostream>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
2020-10-16 16:16:51
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原创 pytorch修改预训练模型（输入通道数）
Pytorch修改预训练模型 torchvision模块带有很多预训练模型，具体支持的模型列表可以参看官方文档。 在语义分割中，预训练模型一般是3通道的，但是在实际情况中经常会有输入通道数量不止3个通道，要修改预训练模型的通道数,要么重写模型，要么就复用预训练模型，这里推荐用官方的预训练模型，代码简洁且不容易出错。 步入正题，要调整预训练模型需要两个步骤，首先如下加载预训练模型，并打印模型第一层，然后修改第一层结构的输入通道数即可。import torchvision.models as mo
2020-05-13 15:20:18
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原创 语义分割预处理与后处理方法
深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型，这里就做个伸手党吧。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的我觉得应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积木，一个模块一个模块地叠加，拼成最适合自己的模型。1 数据预处理1.1 图像切割 一般而言，训练集会是一整张大图，所以需要自己切割成小图训练，可以做切割，也可以在训练时划窗读取，最好先做切割，可以检查数据。切...
2020-04-01 18:27:29
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原创 kaggle竞赛练手（ CIFAR-10 - Object Recognition in Images）
竞赛介绍CIFAR-10是kaggle5年前的竞赛了，就是简单的分类，一共有10个类别，正确识别测试集的30万个数据，按比例提交即可。可以在链接中下载数据，一共700M的数据集。我用tensorflow2.0框架下的vgg16网络经过调试，最后达到了83%的准确率，接着训练应该还能有提升。github可以获取完整代码，链接（https://github.com/fengshilin/cifa...
2019-12-18 11:43:14
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原创 python批量修改图片的exif信息，增加GPS信息。
有时候需要给图片增加地理信息，比如在用无人机影像做3维建模或者正射影像时，可以将无人机的gps写入图片，然后用ODM快速完成三维模型与正射影像生成。 ODM的使用方法可以参看下面这篇博客。https://blog.csdn.net/weixin_43162240/article/details/102952913图片exif信息对比 在做处理之前可以通过图片属性查看是否含有gps信...
2019-12-17 14:32:42
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原创 ubuntu递归改名
这个感觉很简单的功能在网上查了好久，都很复杂，并且无法实现递归，也可能是操作系统不一样的原因。ubuntu下对当前目录下所有文件夹内文件匹配改名的命令如下：# 把所有的*.text文本改为*_1.textfind . -name '*.text' -exec rename 's/.text$/_1.text/' {} \;find命令，配合-exec参数，可以对查询的文件进行操作这里ex...
2019-12-04 10:50:41
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原创 语义分割算法汇总（长期更新）
语义分割算法汇总 记录一下各类语义分割算法，便于自己学习。 由DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation开始，在文章中，作者说明了在Cityscapes test set上各类模型的表现。如下图所示：1.DFANet 文章梳理了语义分割网络中常见的模型，如下图所示(a)这种模型可以获取...
2019-11-13 10:50:46
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原创 linux安装pytorch（包括cuda与cudnn）
安装cuda先查看显卡信息，有显卡才能装cuda。lspci | grep -i nvidia从官网下载cuda，特别注意：要选择run，不要选择deb。然后把cuda上传到服务器。$ chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run$ sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run然后会弹出窗口，输入accept，键盘方...
2019-11-07 17:42:10
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原创 用python生成无人机影像的正射影像、数字高程模型以及三维建模
OpenDroneMap OpenDroneMap 是一个开源的航拍图像处理工具，可以把航拍图像进行点云、正射影像和高程模型等处理。简直是个神器，做出来的效果和pix4d等软件差不多（我目前只做了无人机影像的正摄影像的生成）。 根据官方文档所说，PyODM可以很轻易的创建无人机影像的正射图，DEM,3d模型以及点云。 下面开始使用OpenDroneMap的python库PyODM。1...
2019-11-07 13:17:34
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原创 CNN卷积网络简介
CNN卷积网络CNN卷积网络的结构输入层： 输入层是32×32 RGB图像。注：有必要计算每一层输出的图片大小。卷积层： 卷积层的核心在于卷积核与激活函数。卷积层最主要的作用是寻找与卷积核匹配的特征,因为与卷积核符合（卷积核权重较大的位置）的话，卷积后该区域的值也就越大，也就是说，feature map的值越大，表示该处特征越明显。激活函数的作用是使模型具有非线性性。缺少激活函数的...
2019-11-05 14:43:05
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原创 狗的品种识别实战（tf2.0）
在深度学习之猫VS狗中，学习了猫和狗识别的分类算法，这能很好的区分猫和狗，那如果我们想做猫的品种识别或者狗的品种识别呢？比如给一只狗的图片，我们想知道它属于斗牛犬，还是柯基，还是中华田园犬？ 很容易想到，用猫狗识别的网络肯定过于简单了，因为猫和狗的特征区别较大，所以网络层次不用很深也可以实现，但是同样是狗的种类，可能有的品种之间特征区别较小，所以我们需要更深层的网络来进行特征提取。所以我感...
2019-10-30 16:19:45
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原创 机器学习于深度学习数据集汇总
1.UC Irvine Machine Learning Repository2.kaggle 数据集3.amazon数据集
2019-10-30 15:56:03
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原创 python安装gdal
python安装gdal有两种方法：1.不用手动下载文件，直接执行以下命令即可conda install gdal2.首先，下载gdal的whl文件（链接），然后放入目录。这里目录有两种，一是放入anaconda安装目录的Scripts目录，我的是D:\anaconda\Scripts目录；二是放入Anaconda环境的Scripts目录，我的是D:\anaconda\envs\uav\...
2019-10-28 17:12:56
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原创 深度学习入门之猫vs狗（超简单）
学习深度学习需要从简单模型入手，可以选择手写字识别或者猫vs狗数据入手。 这篇文章从猫和狗的识别入手对深度学习有一个简单的认知， 最后可以输入自己的图片做测试。 文章结构如下：猫狗数据集数据预处理模型加载与训练输入自己的数据做测试深度学习框架 文章用的是tensorflow2.0版本的深度学习框架。所以开始之前需要下载python，安装tensorflow2.0的库。...
2019-10-23 18:09:32
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原创 tensorflow2.0入门实例五（模型训练）
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章主要教大家动手跑了一个fcn32s和fcn8s的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集。这篇文章适合入门级选手。文章的结构如下：数据下载与分析数据预处理（重点在label的预处理）模型加载FCN模型建立模型训练测试集测试模型训练tensorflow2.0集成了keras,使得模型训练变得更简洁这里需要引入前几步完...
2019-10-21 15:42:48
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原创 tensorflow2.0入门实例四（FCN模型建立）
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章主要教大家动手跑了一个fcn32s和fcn8s的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。文章使用的是tensorflow2.0框架，该框架集成了keras，在模型的训练方面极其简洁，不像tf1.x那么复杂，综合其他深度学习框架，发现这个是最适合新手使用的一种。...
2019-10-21 14:35:22
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原创 tensorflow2.0入门实例三（模型加载）
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章主要教大家动手跑了一个fcn32s和fcn8s的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。文章使用的是tensorflow2.0框架，该框架集成了keras，在模型的训练方面极其简洁，不像tf1.x那么复杂，综合其他深度学习框架，发现这个是最适合新手使用的一种。...
2019-10-21 14:02:20
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原创 tensorflow2.0入门实例一（数据下载）
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章主要教大家动手跑了一个fcn32s和fcn8s的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集。这篇文章适合入门级选手。文章的结构如下：数据下载与分析数据预处理（重点在label的预处理）模型加载模型微调模型训练测试集测试1.数据的下载与分析在做模型训练的时候一般需要对数据集进行分析，查看label的结构，以及影像的特点，...
2019-10-21 13:39:15
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原创 python制作渐变的gif动图（简单版本）
python制作gif动图可以用imageio库简单实现。例如一个简单的例子import imageioimport globimport cv2from PIL import ImageFont, ImageDraw, Imagedef create_gif(imagename_list, gif_name, duration=1): """生成gif动图, im...
2019-10-17 15:39:55
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原创 Python图像亮度自适应增强(图像自动调亮)
文章结构在这篇文章内，你能了解到以下内容：图像的灰度直方图图像的亮度调整1.图像的直方图一张图像一般由RGB三个通道（红色、绿色、蓝色三个部分）组成。单独对某个通道而言，把一幅图像中每一个像素出现的次数都统计出来，然后把每一个像素出现的次数除以总的像素个数，得到的就是这个像素出现的频率，然后再把该像素出现的频率用图表示出来，就构成了灰度直方图。图像直方图由于其计算代价较小，且具有图...
2019-10-17 10:55:38
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21
Python怎么才能对关键字取别名
2020-12-09
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