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RSS订阅原创 Labelme，LabelImg常用软件使用方法及标注数据集格式解析
LabelMe是一款开源的图像标注工具，它基于 Python 编程语言，并使用 Qt 用于图形用户界面的创建，它可以帮助用户对图像中的物体、区域和特征进行标记和分类。该工具支持多种图像格式，包括常见的JPEG、PNG、BMP等，同时也支持TIFF、GIF等格式。LabelImg 是一个图形化的图像标注工具，主要用于计算机视觉任务中的图像标注，特别是用于目标检测和图像分割的数据准备。它允许用户以图形界面的方式为图像中的对象绘制矩形或多边形边框，并为这些边框分配类别标签。
2024-08-14 10:12:40
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原创 【Pytorch】手写数据集训练绘图pytorch代码解读
这段代码定义了一个简单的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。特征提取网络部分通过卷积和池化层提取图像特征，分类网络部分通过全连接层将提取的特征映射到类别空间。首先是定义了一个模型类，在此模型类中，定义了特征提取网络和分类网络部分。特征提取网络包括两个卷积层和池化层，分类网络包括两个全连接层。在前向传播方法中，对输入数据进行卷积、激活函数ReLU、池化、展平、全连接和输出操作。剩下的这部分代码创建了模型实例，并打印出模型的结构信息，包括每一层的参数设置和连接方式。
2024-08-12 23:10:32
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原创 【CUDA】灰度图像处理——使用CUDA来加速图像的灰度化处理
/ 核函数定义// 传入图片// 输出灰度图// 在GPU中开辟输入输出空间// 分配内存空间// 将图像数据传入GPU中// 调用核函数// 将数据从GPU传回CPU// 释放内存// 输出灰度图片return 0;
2024-08-08 22:05:55
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原创 【CUDA】将核函数编译成一个库，并通过main函数调用对程序功能进行实现
因为如果使用c++语法进行编译时，c++函数多态在不同的c++编译器下，会给函数重命名为不同的名字，你不能保证你的库的调用方和库的生成方使用的是一个c++编译器，就是别人去使用你的库，如果和你的编译器不同，可能用另外一个名字去找你dll里的函数，就可能找不到了。文件展示了一个典型的 CUDA 程序流程，包括主机端数组的初始化、设备端内存的分配、数据的传输、CUDA 内核的执行、结果的回传和内存的释放。进行了适当的设置，包括项目配置、CUDA 包的查找、编译选项设置、源文件定义、链接库设置。
2024-08-05 22:58:52
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原创 学生信息管理系统
这是信息增加界面，包含的基本信息有姓名、学号、性别、电话、宿舍号、出生日期、政治面貌、家庭住址八部分，其中性别与政治面貌提供选择选项，其余项目均可直接输入，填完整后直接保存即可储存数据。该项目使用了数据库、GUI、MVC、HTML、多线程编辑、图像处理、异常处理、字符串处理、等技术，实现增删改查，并进行代码管理，使用issue进行项目推进。这是信息二次编辑界面，在已经保存的信息中，如果要进行修改，可以选定对应目标，点击编辑选项，即可对目标进行二次修改，点击保存即可替换新的数据。四、团队成员负责模块。
2023-06-14 12:18:47
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空空如也
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