正则表达式

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资料

常用正则表达式

表达式语言

大写就是相反的意思,如:\d为数字,\W为数字

^:开始位置

$:结束位置

+:匹配前面的子表达式一次或多次(大于等于1次)。例如,“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”,但不能匹配“z”。+等价于{1,}。

*:匹配前面的子表达式零次或多次(大于等于0次)。例如,zo*能匹配“z”,“zo”以及“zoo”。*等价于{0,}。

\d+:几位数字,+就是几位

{n}:n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如,“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”,但是能匹配“food”中的两个o。 

 {n,}:n是一个非负整数。至少匹配n次。例如,“o{2,}”不能匹配“Bob”中的“o”,但能匹配“foooood”中的所有o。“o{1,}”等价于“o+”。“o{0,}”则等价于“o*”。

 {n,m}:m和n均为非负整数,其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次。例如,“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。

?:非贪婪模式,当该字符紧跟在任何一个其他限制符(*,+,?,{n},{n,},{n,m})后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如,对 于字符串“oooo”,“o+?”将匹配单个“o”,而“o+”将匹配所有“o”。

     如:^12-?$匹配所有以12开头,后面加或是不或-号的字符。

.点:匹配除“\r\n”之外的任何单个字符。要匹配包括“\r\n”在内的任何字符,请使用像“[\s\S]”的模式

\b:匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如,“er\b”可以匹配“never”中的“er”,但不能匹配“verb”中的“er”。

     l\b:所有以结尾的单词。\bgirl\b:查找所有girl单词

\w:匹配包括下划线的任何单词字符。类似但不等价于“[A-Za-z0-9_]”,这里的"单词"字符使用Unicode字符集。,注意\w包含了_但不包含-

常用正则表达式

匹配中文字符的正则表达式: [\u4e00-\u9fa5]

匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]

匹配首尾空格的正则表达式:(^\s*)|(\s*$)

匹配IP地址的正则表达式:我写的,(\d+)\.(\d+)\.(\d+)\.(\d+),去括号也行。比较好的是((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\d|((1\d{2})|([1-9]?\d)))\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\d|((1\d{2})|([1-9]?\d))))。

1到55范围:^(([1-4]?[0-9])|(5[0-5]))$

两位小数:^((\d+\.\d{0,2})|(\d+))$

正整数:^[0-9]*$或^\d+$

手机号码:我写的为^1[3,5,8][0-9]{9}$,

提取信息中的任何数字 :(-?\d*)(\.\d+)? 

帐号(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$

E-mail地址:^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$ 。注意要将符号-加进去,\w是不包含-的,只包含_

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shengyu-kmust/p/4499688.html

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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