当你嫌弃你的父母时,请你读读这段话!

当你嫌弃你的父母时,请你读读这段话!

 

我的孩子:
哪天
如果你看到我日渐老去
反映慢慢迟钝
身体也渐渐不行时
请耐着性子试着了解我,理解我…………

当我吃的脏兮兮
甚至已不会穿衣服时
不要嘲笑我
耐心一点儿
记得我曾经花了多少时间教你这些事吗?
如何好好地吃,好好的穿,
如何面对你的生命中的第一次;

当我一再重复
说着同样的事情时
请你不要打断我
听我说
小时候
我必须一遍又一遍地读着同样的故事
直到你静静地睡着;

当与我交谈时
忽然不知道该说什么了
给我一些时间想想
如果我还是无能为力
不要紧张
对我而言重要的不是说话
而是能跟你在一起 ;

当我不想洗澡时
不要羞辱我
也不要责骂我
记得小时候我曾经编出多少理由只为了哄你洗澡嘛?

当我外出
找不到家的时候
请不要生气
也不要把我一个人扔在外边
慢慢带我回家
记得小时候我曾经多少次因为你迷路而焦急的找你嘛?

当我神智不清
不小心砸碎饭碗的时候
请不要责骂我
记得小时候你曾经多少次将饭菜扔到地上嘛?

当我的腿不听使唤时
请扶我一把
就像我当初扶着你踏出你人生的第一步 ;

当哪天我告诉你我不想再活下去了
不要生气
总有一天你会了解
了解我已风烛残年来日可数

有一天
你会发现
即使我有许多过错
我总是尽我所能给你最好的 ;

当我*近你时
不要觉得感伤、生气或埋怨
你要紧挨着我
如同当初我帮着你展开人生一样
了解我帮我
扶我一把
用爱和耐心帮我走完人生
我将用微笑和我始终不变的爱来回报你 ;

我爱你
我的孩子!

可怜天下父母心!
终于有一天,
他们去世了,
突然你想起了
所有从来没做过的事,
它们像榔头般痛击着你的心。
如果父母仍健在,
那么别忘了比以往任何时候都更深地爱着他们;
如果他们已经不幸永远离开了你,
那么你必须记得,
父母的爱才是天底下最无私的爱!
好好看看,也善待自己的父母.

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,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 ,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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