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RSS订阅原创 【复现VM-UNet代码，并训练自己的数据集】
根据这个特点，我把自己的数据集mask中1全换成255，之后还是报错，然后继续处理，手动添加了一些噪声，也就是在缺陷的边缘部分添加了一些0-255之间的像素值，模仿原始论文的数据集，把图片大小也变为256。共同点原始图片都是24位的，mask都是8位的，不同点是论文中的数据集mask中255是缺陷，0是背景，且0和255之间会有别的像素值例如50，100等等，慢慢降下来像素值。在训练自己的数据集时，计算混淆矩阵会报错，后面查询了资料，打印了原始论文mask和我的数据集的mask像素值。
2025-04-27 11:09:14
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原创 【wsl2-Ubuntu22.04创建虚拟环境，实现segment anything细节(保姆级)】
本次的目标是在wsl2-Ubuntu22.04上创建虚拟环境，用windows的PyCharm专业版连接SSH到我自己的wsl-Ubuntu上，结合虚拟环境实现Segment Anything。以此来实现在windows上运行Linux代码。
2025-01-07 21:58:39
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原创 【wsl2-Ubuntu22.04 LTS安装conda，cuda，cudnn从0实现到验证安装成功(保姆级)】
1.之前跑深度学习都是在windows下，但是现在从github上下载的代码都是.sh文件，需要linux环境。加之我自己本身只有一台windows主机，所以需要在windows下安装wsl2(网上都说这个才可以支持显卡调用)，所以就放弃了安装虚拟机等方法，在wsl2上安装了Ubuntu22.04版本，下面的步骤就是基于上述情况进行展开。2.后续的目标是通过本地windows的PyChram专业版通过SSH连接到我自己的Ubtuntu中，最终实现在windows下对linux代码的模型训练和验证。
2025-01-06 21:54:51
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空空如也
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