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RSS订阅原创 融合图像灰度图上色代码（适用于红外与可见光图像融合IVIF）
对一个文件夹下有很多个子文件夹，每个子文件夹以方法名命名，每个子文件夹都是一种方法的融合结果图。输出到另一个文件夹，下面的子文件夹依旧是方法名命名，结果均变为彩色图。需要有灰度图的融合图像，以及彩色图的可见光图像，
2025-03-12 16:07:15
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原创 nn.ReflectionPad2d(1)
是 PyTorch 中的一个函数，用于在二维数据（通常是图像）的边界上应用反射填充（reflection padding）。这种填充方式通过反射图像边缘的像素来扩展图像，而不是简单地复制边缘像素或用常数填充。
2024-11-07 09:18:03
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原创 tensor中的a*b
维度小的那个tensor 每个维度对应位置只能是1或者大的tensor那个维度的数值。运行结果： torch.Size([7, 5, 4, 8])运行结果：torch.Size([7, 5, 4, 8])a*b就是对应位置相乘得最后对应位置的数值。也就是说两个tensor后面的维度必须匹配。也就是说，c[0]=a[0]*b[0]即a和b的维度必须一一对应。维度小的那一方会从首位补1，
2024-11-06 17:46:42
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原创 矩阵乘法torch.matmul(a, b) or a@b 维度匹配说明
最后结果为：torch.Size([7, 5, 4, 9])最后结果为：torch.Size([5, 4, 9])最后结果为：torch.Size([4, 9])
2024-11-06 17:27:51
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原创 锐捷客户端认证成功但是上不了网解决方法（校园网）
在命令提示符里面输入检查本地的DNS服务器是否正常工作。输出结果如下：请求超时！！！结合锐捷给的问题解答方案：得知就是DNS的问题。
2024-09-14 11:37:26
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原创 锐捷开机自联网服务
将.service文件放置到 /etc/systemd/system/ 文件夹下。移除 的可执行权限。执行后，普通用户将无法直接运行此脚本。
2024-07-20 17:37:46
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原创 CDDfusion损失函数代码学习
其实loss和net的原理是一样的，都要继承nn.Module，然后有forward函数，通过实例化对象调用forward函数来进行计算啊啥的。这个就是计算了融合图像的梯度损失和强度损失，不过是和两张源图像两者之间更大的每一点的梯度/强度进行计算。
2024-05-08 21:41:50
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原创 红外与可见光图像融合评价指标（cddfusion中的代码Evaluator.py）
Qabf是一种新颖的融合图像客观非参考质量评估指标，得到Qabf的算法利用局部度量来估计来自输入的显着信息在融合图像中的表现程度，Qabf的值越高，表示融合图像的质量越好。互信息越大，表示融合图像保留更多源图像信息，质量越好。反映的是变量间的差异程度，是一种基于像素误差的图像质量客观评价指标，用于衡量融合图像和理想参考图像之间的差异，MSE越小，表示融合图像质量越好。SSIM值的范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两幅图像越相似，值越接近-1表示两幅图像越不相似，值为0表示两幅图像完全不同。
2024-05-07 17:47:54
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原创 droupout(Pytorch中的代码实现)
droupout在全连接层之后，使得部分神经元失活，但是为什么能保持数据分布不变呢?因为在训练时，nn.Dropout()不仅对每个神经元参数以概率p变为0，还会将剩下不为0的参数进行rescale(缩放)。这样就能够保持期望不变，缩放比例是1/(1-p)。nn.Dropout()的输入可以是任意形状，输出的形状与输入形状相同dropout方法是用于训练的，因此在pytorch中，nn.Dropout()层只在model.train()模型下有效，在model.eval()模式下会自动失效。
2024-01-15 17:41:22
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原创 深度学习代码学习（一文真正看懂卷积层的代码定义）
解惑（一） ----- super(XXX, self).__init__()到底是代表什么含义_super(,self).__init__-优快云博客神经网络的基本框架的搭建-nn.Module-优快云博客
2024-01-12 20:33:55
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原创 python代码学习
zoom：类型为float或sequence，沿轴的缩放系数。如果float，每个轴的缩放是相同的。第一种是对图像进行归一化，范围为[0, 1]，第二种也是对图像进行归一化，范围为[-1, 1]，这两种只是归一化范围不同。寻找图像中的关键点，创建相应的二进制特征向量，并在ORB描述符中将它们组合在一起。order：样条插值的顺序，默认为3.顺序必须在0-5范围内。不同视角的两张图进行特征匹配，通过四对特征进行图像之间的变换。output：放置输出的数组，或返回数组的dtype。input：输入数组。
2024-01-11 17:41:34
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原创 Linux服务器远程连接并且配置pycharm、vscode（包括其中的jupyter notebook）
问题：jupyter notebook需要每次都重新连接ssh然后在服务器上打开，才能进行远程连接正常运行，解决方法如下——连同用户拥有的所有文件删除：sudo deluser --remove-all-files tt。在终端输入：nohup jupyter notebook --allow-root &文件-->设置-->语言和框架-->Jupyter-->Jupyter服务器。注：一直回车，输入yes，然后继续回车，输入yes。#配置bioconda，添加清华源镜像。工具-->部署-->配置。
2023-12-15 13:54:53
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原创 标准霍夫圆变换
对边缘点，sobel核卷积，设置阈值，非极大值抑制，投票得到圆心。三个参数确定圆的位置，圆心位置（x,y），以及半径的长度。python跑不出来，因为算法复杂度高。设置阈值，非极大值抑制 ，防止投票投偏了。边缘上每个点到圆心的距离进行投票。三维的投票箱：投票的半径是一样的。
2023-12-06 21:50:03
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原创 （论文阅读 67-69）图像生成（卷积网络/循环网络）
67.改进pixel cnn（rnn）68.椅子生成 （多角度2D）69.DRAW（两个lstm）生成高真实感的自然图像
2023-11-23 10:59:53
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原创 （论文阅读58-66）视频描述
60.3dcnn+cnn +lstm（一层 ） 61. rgb object cnn pretrained + optical flow action cnn pretrained +lstm（两层） 62.3dcnn+注意力机制
2023-11-22 10:42:31
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原创 （论文阅读40-45）图像描述1
使用自然语言描述图像，基本使用的是cnn提取图像特征+lstm处理语言特征然后使用多模态层输出对应图片相应的描述句子。比较有趣的是一张图内的密集目标，还有视频目标检测。
2023-11-17 10:38:12
617
原创 （论文阅读34-39）理解CNN
理解cnn、添加图片噪声发现cnn不太好识别，遮挡图片部分得到图片特征重要性分布；通过提取出来的特征反演图像....sift、hog、cnn。
2023-11-15 17:04:32
213
原创 （论文阅读26-27）对象识别
26.不使用bounding boxes进行图像标注，而是直接标注图像中有什么。弱监督学习弱在这里。cnn变成全卷积网络进行训练，图像中有多个物体，可以大概定位到物体位置。
2023-11-13 10:28:32
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原创 （论文阅读20-25）物体跟踪
20.offline cnn+online svm 21.cnn 22.试图结合生成性跟踪器和判别性跟踪器的思想，开发一个鲁棒的判别性跟踪器。23.使用CNNs分层层的特征而不是仅使用最后一层来表示目标。 24.在追踪过程中根据干扰项的出现自动选择这两层（顶层和底层）25.具有少量层的CNN
2023-11-09 16:35:41
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原创 Harris corner detection(角点检测)
扫描图像需要定位，角点包含大量的位置信息，具有指向性信息，识别角点具有非常重要的作用。灰度化亮度变化不明显，角的变化在任意方向很明显。看像素点的领域在各个方向的变化会判断的更加准确。u，v取任意值，角点处的E(u,v)都很大。u，v取任意值，角点处的E(u,v)都很大。泰勒展开：（只使用一阶展开，后面的都不保留）E(u,v)最后是一个椭圆。
2023-11-02 09:50:30
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原创 python的opencv错误The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon
opencv-python和opencv-contrib-python的版本不匹配。没关系，直接信任源然后指定版本下载。重新安装，pip又报错。
2023-10-28 15:31:29
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URetinex-Net代码复现
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数据库实验（1-4）SQL Server 2012数据库系统
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