Ango_的专栏

具体来说，对于一批大小为。它的计算方式是将模型的预测输出和真实标签作为输入，然后计算它们之间的二元交叉熵损失。它的计算方式是将 Softmax 函数的输出和真实标签作为输入，然后计算它们的交叉熵损失（Cross-entropy Loss）。它的优点是对误差的大值敏感，因此可以使模型更加关注样本中误差较大的部分，从而提高模型的准确性。在计算过程中，二元交叉熵损失越小，表示模型预测的结果和真实结果越接近，模型的性能也越好。在计算过程中，交叉熵损失越小，表示模型预测的结果和真实结果越接近，模型的性能也越好。

英伟达二维图像和信号高性能计算库。

OpenCV最新版本号为 4.5.5，发行版本中共有 72 个模块，其中主要模块有16个，附加模块有 56 个。主模块源码地址 opencv/opencv at 4.5.5 (github.com)附加模块源码地址 opencv/opencv_contrib at 4.5.5 (github.com)主模块就是从官网下载的预编译版的opencv库中包含的模块，下载后开箱即用。额外模块是一些额外提供的功能模块，这里的模块可能是没有测试稳定的新功能，所以没能作为官方发行版本的一部分，也可能是涉及到一

使用Unet进行自动驾驶场景图像分割。

libtorch需要使用c++14的编译器下载LibTorch，官网下载 https://pytorch.org/调试的时候建议使用cpu+debug版本，到实际使用部署的时候再切换为cuda版本。helloworld#include "torch/library.h"#include "torch/script.h"int main(){ torch::Tensor output = torch::randn({ 3,2 }); std::cout << outp

定义用到的变量nvjpegHandle_t nvjpeg_handle; // nvjpeg句柄nvjpegEncoderState_t encoder_state; // nvjpegEncoderParams_t encoder_params; // 准备图像数据，输入数据指针应该是显存指针，每个颜色分量分别存储nvjpegImage_t input;nvjpegInputFormat_t input_format = NVJPEG_INPUT_BGR;i

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html什么是TensorRTTensorRT是由Nvidia推出的C++语言开发的高性能神经网络推理库，是一个用于生产部署的优化器和运行时引擎。其高性能计算能力依赖于Nvidia的图形处理单元。它专注于推理任务，与常用的神经网络学习框架形成互补，包括TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等。可以直接载入这些框架的已训练模型文件，也提供了API

噪声影响图像在采集的过程中，难免会收到外接或相机内部的干扰，导致采集到的图像上存在或多或少的噪声。如果噪声比较严重，在后续的分析处理之前需要对图像进行一次去噪处理，否则将会严重影响视觉效果以及分析结果。噪声模型可参考上篇文章 https://blog.youkuaiyun.com/Ango_/article/details/115423693去噪算法的分类滤波算法 空间域 局部滤波 线性滤波 均值滤波 https://blog.youkuaiyun.com/Ibelievesunshine/ar

噪声来源相机传感器在拍摄图像的时候，可能会收到外界环境以及感光芯片本身质量的影响，成像之后在传输的过程中的传输介质也可能受到其他干扰，导致最终接收到的图像上存在一些干扰信息，这些干扰信息，被称之为噪声。在后续的图像分析过程中，如果不事先把噪声去除掉，将会影响图像分析的结果。常见的图像噪声椒盐噪声高斯噪声泊松噪声周期性噪声原始图像i = imread('lena.jpg');imshow(i);椒盐噪声盐粒噪声：随机添加到图像上的像素值为255的白点噪声。胡椒噪声：随机添加到图

介绍Torchvision是torch的一部分，主要提供一些torch的辅助功能，主要分为六部分内容：torchvision.datasets torchvision.io torchvision.models torchvision.ops torchvision.transforms torchvision.utilstorchvision.datasets包含比较常用的一些数据集的下载和加载功能，例如 MINST、COCO、VOC 等数据集。完整列表可查看 https://

LeNet5 介绍LeNet通常就指LeNet5，该网络诞生于1998年，作者是Yann LeCun，当初被设计用来识别手写数字，是最早的CNN网络之一，被后续学者奉为经典，该论文的下载地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=054E02BBBFEFE6B1C98D119DC503F6A7?doi=10.1.1.42.7665&rep=rep1&type=pdf在加拿大瑞尔森大学的官网上，有一个LeNet

Unet网络Unet是一种编码-解码结构相结合的神经网络结构，是一种语义分割网络。在医学图像分割的相关应用中被广泛使用。使用matlab可以快速实现网络结构的定义和训练。数据集准备准备待训练图像和相对应的标注图像，将图像和标注图像分别存放到不同的目录中，通过相同的文件名进行一一对应。%% 数据集加载dataSetDir = fullfile('./data');imageDir = fullfile(dataSetDir,'trainingImages');labelDir =

clear;clc;%% 加载训练好的Alex网络alex = alexnet;layers = alex.Layers;%% 修改网络结构，类别改为两类layers(23) = fullyConnectedLayer(2);layers(25) = classificationLayer;%% 设置训练数据allImages = imageDatastore('E:\CodeProjects\MatPro\Classification\train','IncludeSu...

[net]# Testing#batch=64#subdivisions=8# Trainingbatch=64subdivisions=4width=416height=416channels=1momentum=0.9decay=0.0005angle=45saturation = 1.5exposure = 1.5hue=.1learning_rate=0.001burn_in=1000max_batches = 500200policy=stepsstep.

文章目录QuPath脚本是Groovy脚本编辑器示例统计对象统计不同类型的对象循环类别计数计算百分比面积统计附加技术点默认方法和导入QP和QPEx中的静态方法导入静态方法参考文档QuPath脚本是GroovyQuPath脚本是基于Groovy创建的。选择Groovy是因为Groovy具有很多新特性，同时又与QuPath本身所使用的Java编程语言非常匹配。熟悉Java语言的程序员应该很快就可以...

目录目录基本思想模拟过程计算过程基本思想基于拓扑理论的数学形态学的分割算法，基本思想是把图像看作是地形地貌，图像中每一点的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域成为集水盆，集水盆的边界则形成分水岭。模拟过程在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后慢慢把整个模型浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响区域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成了分水岭。计算过

目录目录退火原理爬山算法模拟退火模拟退火伪代码使用模拟退火算法解决旅行商问题算法评价参考文献退火原理模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其

K均值（K-Means）算法是一种无监督的聚类学习算法，他尝试找到样本数据的自然类别，分类是K由用户自己定义，K均值在不需要任何其他先验知识的情况下，依据算法的迭代规则，把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一，通过不断迭代和移动质心来完成分类，与均值漂移算法的原理很相似。K均值算法的实现过程：对于一组未知分类的数据集合，指定其分类数K；随机分配K个类别的中心点位置，分配的原则是各个类别的