python @ 用法

YOLOv12改进策略【卷积层】| CVPR-2020 利用DynamicConv 动态卷积 结合A2C2f进行二次创新,提高精度 在大规模视觉预训练中,通常模型的性能受到数据、参数和FLOP三个关键因素的影响。一般来说,模型的参数数量越多,FLOP也越高,但在移动设备等对计算资源有限制的场景下,需要低FLOP的模型同时又希望模型能从大规模预训练中受益。传统的方法很难在增加参数的同时保持低FLOP,因此需要一种新的设计来解决这个问题,模块应运而生。 阅读详情

python @ 用法


最难的事情不是写代码而是看代码-.-


简单的说,@装饰器就是用来提供调用的,

def funA(arg):
    print 'A'
    a=arg()

@funA
def funB():
    print 'B'

输出结果为
这里写图片描述

此处的@相当于funA(funB())。


装饰器背后的主要动机源自python面向对象编程,装饰器是在函数调用之上的修饰,这些修饰仅是当声明一个函数或者方法的时候,才会应用的额外调用。
装饰器的语法以@开头,接着是装饰器韩式的名字和可选的参数。紧跟着装饰器声明的是被修饰的函数,和修饰函数的可选参数。

class MyClass(obj):
    @staticmethod
    def staticFoo():
    ...

利用staticmethod内建函数来将这个函数“转化”为静态方法,利用装饰器会很简洁。

@g
@f
def foo():
...

..与foo=g(f(foo))相同
有参数和无参数的装饰器

@deco
def foo():
pass

…非常直接
foo=deco(foo)

有参数的装饰器

@decomaker(deco_args)
deffoo():
    pass

需要自己返回以函数作为参数的装饰器,换句话说,decomaker()用deco_args做了些事情并返回函数对象,而该函数正是以foo作为其参数的装饰器,相当于:
foo=decomaker(deco_args)(foo)
多个装饰器的例子,其中一个装饰器带有一个参数:

@deco1(deco_args)
@deco2
def func():pass

等价于:
func=deco1(deco_args) (deco2(func))


什么是装饰器

现在我们知道装饰器实际上就是一个函数,我们也知道他们接受函数对象,但他们是怎么处理那些函数?当你包装一个函数的时候,你最终会调用它,最棒的是我们能够在包装的环境下在合适的时机调用它,我们在执行函数之前,可以运行那些预备代码,如 post-morren分析,也可以在执行代码之后做个清理工作,所以当你看见一个装饰器函数的时候,很可能在里面找到这样一些代码,它定义了某个函数并在定义内的某处嵌入了对目标函数的调用或者至少一些引用。从本质上看,这些特征引入了java开发者称之为AOP的概念,可以考虑在装饰器中置入通用功能的代码来降低程序复杂度。

可以用装饰器来:

  • 引入日志
  • 增加计时逻辑来检测性能
  • 给函数加入事物能力。

引入高分辨率特征层保持的YOLOv10小目标增强:从思路到完整实现 大概两个月前,我在做一个无人机航拍图像检测的项目,目标是识别图片里的小型车辆和行人。用的数据集是VisDrone,相信做小目标检测的朋友对这个数据集都不陌生。一开始我直接跑了官方YOLOv10的代码,结果在tiny vehicle这一类上mAP50只有可怜的0.312。那些小目标基本就是几个像素点,YOLOv10在三次下采样之后,这些小目标的特征几乎就消失不见了。 后来我折腾了大概三周,尝试了各种方法:改anchor、调loss权重、做数据增强、甚至考虑过换检测头。最后发现最有效的还是引入一个高分辨率特征 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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