3、Polyspace分析:结果管理与运行指南

Polyspace分析:结果管理与运行指南

1. 结果文件夹管理

1.1 命名约定

结果文件夹命名可采用模块名以及分析的日期和时间。例如,使用此约定的Bug Finder结果文件夹名称可能为 BF_Result_module_2_01_01_2020_22_30

1.2 存储配置

可以将结果与项目分开存储。在结果文件夹配置部分,可指定用于存储结果的根文件夹,并将每个项目的结果存储在根文件夹的子文件夹中:
1. 指定父结果文件夹位置的根文件夹。
2. 选择“使用项目名称添加子文件夹”选项。

1.3 创建自定义审查状态

在审查Polyspace结果时,可以分配诸如“待修复”或“已证明合理”等状态。也可以创建自己的状态进行分配,创建新状态时,选择“审查状态”选项卡。

1.4 界面自定义设置存储

软件会将通过Polyspace首选项指定的设置存储在以下文件中:
| 操作系统 | 文件路径 |
| ---- | ---- |
| Windows | $Drive\Users\$User\AppData\Roaming\MathWorks \MATLAB\$Release\Polyspace\polyspace.prf |
| Linux | /home/$User/.matlab/$Release/Polyspace/polyspace.prf |

其中, $Drive 是操

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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