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RSS订阅原创 运行MMSegmentation遇到“RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered”
出现这个问题的原因很可能是因为mask没有处理好。解决方案是：检查mask的像素值是否存在类别之外的值，如果存在的话，分析存在的原因，并给出解决办法。例如，以我遇到的为例，只需要设置一个阈值，令小于阈值的像素为0，大于阈值的像素为1即可。这样处理后，数据量再多也没再报错。
2024-01-09 15:25:53
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原创 Win10+PyCharm利用MMSegmentation训练自己的数据集
在mmseg/datasets中新建一个以自己的数据集命名的py文件，例如，我新建了一个名为cag.py的文件。"""@Title: 创建一个自己的数据集"""'.png'."""# 类别和对应的RGB配色classes=('background', 'vessel'), # 类别标签名称palette=[[0, 0, 0], [255, 255, 255]]) # 类别标签上色的RGB颜色# 指定图像扩展名，标注扩展名。
2023-09-18 20:00:00
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原创 Win10系统下MMSegmentation的环境配置
更新conda至最新版 conda update -n base -c defaults conda。官方指导中给的是“使用MIM 安装MMCV”，而安装这种方式安装后运行代码时往往报错。删除虚拟环境 conda remove --name xxx(虚拟环境的名称)6. 安装mmcv （！重要，与官网教程中的不同！2. 创建一个虚拟环境（这样不会影响其它已安装的环境）5. 安装pytorch和cuda。7. 安装scipy等其它所需的库。4. 先配置下载源，只需配置一次。运行软件：PyCharm。
2023-09-07 17:27:52
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原创 一款容易上手的数据增强库Albumentations
github.comAlbumentations是一个基于OpenCV的数据增强库，支持多种计算机视觉任务，如分类、语义分割、实例分割、目标检测和位姿识别。提供一个简单统一的api接口，适用于所有数据类型：图像（RBG图像、灰度图像、多光谱图像），分割mask，边界框和关键点。大概有70多种不同的图像增强方法，相比torch自带的，这个库函数有更多的图像预处理方法。最大特点：快！在相同的预处理下，albumentations的速度最快。
2023-04-20 17:55:48
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原创 conda虚拟环境下sklearn库安装避雷
sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的，因此在安装sklearn库之前先安装这些依赖库。
2022-09-08 17:08:04
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原创 新购电脑已装显卡，但控制面板里找不到“NVIDIA 控制面板”怎么办？
新购电脑，在电脑属性——设备管理器中能查看到显卡，但是控制面板里找不到“NVIDIA 控制面板”选项 或 在桌面空白处右击找不到“NVIDIA 控制面板”选项。
2022-07-05 09:47:23
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原创 ‘nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件
'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件
2022-05-20 13:38:29
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原创 Windows10系统下CUDA和cuDNN安装教程
安装之前，先简单了解一下CUDA和cuDNN：CUDA (ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开
2022-05-20 13:31:32
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原创 图像分割之水平集（1）
图像分割是图像处理技术中的一项关键技术，被广泛应用于医学影像处理、计算机视觉等多个领域。图像分割的目的是将图像中所代表不同特征的区域划分为互不相交的区域，从而获得目标的位置及轮廓特征。因此，图像分割是特征提取的基础和前提，图像分割的效果直接影响后续操作。本文主要简洁介绍众多图割算法中的一种——基于水平集的分割算法。1、水平集的简介 基于几何变形模型的水平集方法最早
2015-05-11 20:27:38
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DRLSE距离正则化水平集演化算法的MATLAB代码
2015-05-13
空空如也
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