chen_Huiling的博客

原创 SAMNet: Stereoscopically Attentive Multi-scale Network for Lightweight Salient Object Detection

SAMNet: Stereoscopically Attentive Multi-scale Network for Lightweight Salient Object Detection显著性物体检测的轻量级立体注意力多尺度网络原文链接：https://www.researchgate.net/publication/350161009_SAMNet_Stereoscopically_Attentive_Multi-Scale_Network_for_Lightweight_Salient_Obje

转载 显示器显示“输入信号超出范围”怎么调整

原创 PS如何给图片加简单的边框线

PS如何给图片加边框S1：ctrl_A全选中图片S2：编辑-描边S3：选择需要的边框粗度，点击确定即可S4：ctrl+D取消选择S5：ctrl+S保存如果想要好看的边框，参考一下链接：https://jingyan.baidu.com/article/b907e627e3e2e546e7891cca.html...

原创 如何用PS给钢笔选中区域进行填充

如何用PS给钢笔选中区域进行填充S1：打开图片S2：使用左侧钢笔工具圈出要填充的区域钢笔工具选中S3:框出区域后，鼠标右键单击选中区域，选择“建立选区”S4：点击确定按钮S5：点击左侧 油漆桶 工具然后点击下方前景色，选择需要的颜色点击确定S6：鼠标点击选中区域，选中区域被填充，完成操作S7：ctrl+D,取消选择，完成...

转载 空洞卷积的优缺点

空洞卷积的优缺点空洞卷积(atrous convolution)又叫扩张卷积(dilated convolution)，其实就是向卷积层引入了一个称为“扩张率（dilation rate）”的新参数，这个参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。普通卷积和空洞卷积图示如下（以3*3卷积为例）（普通卷积）（空洞卷积）那么这样的结构是为了解决什么问题呢？这又不得不提起传统网络VGG，在VGG的设计中，作者发现了卷积叠加过程中的一个巧妙规律，即77的卷积层正则等效于3个33卷积层的叠加，在减少参数的同时

翻译 RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn‘t match the broadcast shape [3, 28, 28]

**RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn’t match the broadcast shape [3, 28, 28]**RuntimeError: output with shape [1, 208, 256] doesn’t match the broadcast shape [3, 208, 256]pytorch下跑裂缝类代码运行时遇见shape不匹配问题。原因：图片格式是灰度图只有一个channel，需要变成RGB图才可以

原创 端到端是什么

端到端简单来说，端到端思想就是输入原始特征，输出预测结果，不需要像传统机器学习算法那样进行一系列的特征提取。输入图像直接得到结果。

原创 文献阅读1 | 《基于图像处理的铁路轨道板裂缝检测研究》

文献阅读1 | 基于图像处理的铁路轨道板裂缝检测研究文献阅读1 | 《基于图像处理的铁路轨道板裂缝检测研究》作者：薛峰，赵丽科,柴雪松，郑顺义期刊：铁道建筑图像预处理由于在图像处理中存在平滑和增强的矛盾，平滑降噪的同时会过滤图像中的一些细节信息，图像的增强可能会使图像中的噪声数据同时被放大，所以本文采用双边滤波和Wallis滤波两种预处理方式结合。Wallis滤波器的作用是将图像的灰度均值和方差值映射到给定的灰度均值和方差值，使图像的反差得以均衡化。反差小的区域反差增大，反差较大的区域反差减小