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原创 Endnote在线链接pubmed的时候报错12057:不能连接到吊销服务器,或者未能获得最终响应?
ok,完了之后再去EndNote就不会出现此问题了。(有的可能需要重启电脑,重启EndNote才会生效)
2023-08-20 11:06:58
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原创 yolov5代码解读之detect.py文件【超详细的好吗!点进来看阿很用心的!】
其实就是因为我们在sys.path路径中存在了yolov5-master这个文件夹的路径,所以导包的时候,它就能知道要在yolov5-master这个文件夹里面去找models文件夹里面的common。warmup就是一个热身环节,它内部就是初始化了一张空白的图片传入到模型中,让模型执行了一次前馈传播,相当于随便给了gpu一张图片,让gpu跑了一遍,让gpu有一个“热身”环节哈哈,完了之后再把自己的数据集给它让他预测。所以我们可以看到jpg是位于这两个格式中的,因此is_file也是表示的true。
2023-08-07 11:47:53
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原创 异常检测【Anomaly Delect】
有监督不是研究的主要对象,因为异常是多种多样的,很难枚举出异常残生的原因,第二是因为异常样本对于所有样本来说数量是比较少的。异常:偏离数据主要部分的点或者群体,导致异常的原因很多,比如恶意行为、系统故障、蓄意欺诈等等,异常检测对于决策系统是必须的。工业检测中包括多类产品,缺陷可以视为外观上的异常,而与异常检测不同的是,工业缺陷往往出现在图像中的小部分区域,显著程度更低。解决的问题:在一个二部图中,找到最密集的一个子图作为最异常的去找群组。cv之工业缺陷检测 工业缺陷检测与异常检测中异常的关联与差异。
2024-09-03 10:55:57
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原创 图像的加法 | 05
加法:img1 = cv.add(x1,x2) 截断处理【大于255的直接取255】加法用在图像合并的时候,减法用在背景消除的时候。乘除用的很少,像素点进行乘除。大于255的直接取255。
2024-09-03 10:55:02
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原创 图像基础操作 | 03
img是ndarray,通过行列坐标获取相应的值并修改;100,100:代表行,列,行对应y轴,列对应x轴)图像属性:shape,size,dtype等;img.size:有多少像素。
2024-09-03 10:52:34
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原创 图像的IO操作
这三个值是不一样的,每个通道是一个独立的灰度图,他们的参数是不一样的。如果是图像,里面的值都是0~255的,图上不是0~255是因为这是随便截的一个三维数组。等opencv(cv.imread)读出来是一个BGR通道,因此需要翻转(plt.imshow(img[:,:,::-1]))。一般情况下的存储方式:【RGB】
2024-06-06 11:29:56
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原创 python编程“常识”【pip安装路径、计算、pycharm中的terminal运行前面的PS修改成自己环境】
前面括号的内容就是自己的环境了。
2024-05-09 20:45:40
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原创 推荐一个好用的数据集处理脚本
前段时间在整理数据集,但是需要先处理一下数据集,批量的修改图片的名字,因此找了一下的代码,这非常好用,分享给大家。注意事项:转换后,这脚本会把你之前文件夹的内容全删掉。
2024-05-09 20:45:09
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原创 pytorch加载模型出现错误
(大家看了后面可能会理解我为啥这样说,因为我另起了一个文件但我没有注意到这个问题)关于上图标的红色的那个解决方案,完全不建议使用,很拉跨!这几行的代码就是在加载你的pth。我们可以看到在第21行的那个Network,这个Network指的是你pth1的Network,所以当你在加载你的pth2时,会出现参数不匹配的情况!我在把我修改的模型训练完了之后,用了原来的的模型进行加载。,那么当你用你的测试脚本去测试你训练的模型效果是否好时,只有pth1能正常加载进去,而pth2或许大概率是会出错的。
2024-05-09 20:42:49
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原创 关于Tensorboard
链接:https://pan.baidu.com/s/1cr8hRQuTmlel1XHkOGwq8w。a pyramid feature fusion module 金字塔特征融合模块。a layer hopping connection module 层跳接连接模块。saliency detection 显著性检测。a retinal network 视网膜网络。logdir:事件文件所在的文件名。其他的:【PIL.Image】convergence 收敛性。
2024-01-24 23:39:05
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原创 论文阅读 1| 从仿真域到实验域无监督轴承故障诊断的新型联合传输网络
得到的仿真数据时域图如下,可以看到仿真数据与试验台得到的数据的形态是非常非常不一致的,但是细看的话他们是有略微相似之处。比如以内圈为例,一股一股的跟仿真的一股一股的在大体上的轮廓上是有一定相似度的,同样,这个滚子也是一样的,一股一股一股。这就是说这个物理的模型确实是蕴含了实验数据中的一些特征信息的,说明他们的领域适配是有一定道理的。②JMMD对齐源域和目标域的联合分布,DANN减少边缘分布差异,这两个可以同时帮助在无监督场景中调整他们的条件分布,克服了单独边缘分布对齐的局限性。8:仅使用权重分配机制。
2024-01-23 13:28:52
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原创 PPT NO.5 科研绘图常用操作快捷键
①按住Ctrl+Shift键,拖动对象时将水平或者垂直复制对象;5、Alt+F10:调出层次窗格:(图形复杂的时候可以看清楚)③按住Shift键,点击键盘方向键可以对对象进行纵向或横向缩放。④按住Alt键,点击左右方向键可以对对象进行15度旋转。具体内容请关注公众号“备忘录一般存在的公众号”。②Ctrl+上下左右方向键:更精细的微调。①只用使用上下左右方向键:微调对象位置。Ctrl+Shift+V:格式粘贴。Ctrl+Shift+C:格式复制。Crtl+G:组合(绘图常用)3、Shift+Crtl键。
2023-12-04 10:25:35
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原创 更改Jupyter Notebook 默认存储路径
然后找到"c.NotebookApp.notebook_dir=''"这条语句:(直接通过"crtl+f"输入关键字找阿 别迷糊了)按照路径在本地文件夹中找到那个文件。
2023-12-01 13:08:50
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原创 Jupyter Notebook 闪退
然后就按照他的路径去创建好这个文件夹。(这个文件夹其实是我之前更改jupyter的默认存放路径创建的。比如什么环境变量没有配置,或者说jupyter和python版本不兼容,库不兼容等等。ok.(不过即使打开了它默认也在C盘,所以还是要改下默认路径......)他就会提示你,如果你是其他错误或许他也会提示你。造成这个的原因非常非常多!但是我呢,以上都不是。
2023-11-08 19:59:32
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原创 cuda卸载
下载cuda的网址(之前好像放错了,更改一下):https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。(另外,实际上,在深度学习中其实不用这样安装cuda,有时候这样安装了也会出现用不了gpu的情况)这些东西不能全部卸载了哦,只能卸载含有“CUDA”的那几个(其实其他的可能也没有用 但是不懂的哇。其实应该也可以cuda不同版本能够兼容 这这这...等后面遇到了再说 主打一个佛系)去查看你的电脑显卡对应的cuda版本,不然还是一整个用不到gpu的情况嘿嘿.
2023-10-24 23:21:42
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原创 Anaconda创建环境出现一堆DEBUG
试了好几种方法,比如以为是清华的源不能用了嘛,然后改了之后发现不行;然后又以为是anaconda出啥问题了,卸了重装发现都没能解决。解决办法:【conda_build版本问题问题】但是好在没有放弃啊哈哈:【试试下面这个】
2023-10-24 23:20:20
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原创 Warning: ‘Destination Folder‘ contains 1 space.【Anaconda安装】
"D:\Program Files\Anaconda3"中间就有空格,Program与Files之间。
2023-10-24 23:16:20
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原创 Netron【.pt转.onnx模型展示】
因为是转.onnx类型的,需要先安装onnx的包。接着上一篇写哈,如何转.onnx的。好长好长......哈哈。
2023-10-09 23:11:27
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原创 PPT NO.2 插入透明校徽
位图转矢量图,JPG转矢量,PNG转矢量,GIF转矢量,BMP转矢量 - 在线工具 - 字客网 (fontke.com)这个边框可以改颜色(但是很不明显。
2023-10-07 23:18:02
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原创 CUDA 安装
注意:电脑上是没有配置cuda的,以上只是在查版本,因此cuda是要去下载的(链接:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn))(查看对应版本的链接:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn))(由于我没有安装vs,所以我把这个取消掉,不取消掉后续可能会出错;他的意思就是说:俺的显卡支持的cuda版本是12.0的(向下兼容)可以看到都是正常的,ok,番外结束。ok,版本查完了,就要去安装了。
2023-10-05 12:24:58
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原创 Netron【.pt转.torchscript模型展示】
其实export脚本还可以转换为.onnx格式,如果要在不同的框架中使用模型进行推理,建议选择.onnx格式的(需要pip install onnx一下);如果只是在pytorch中使用,则可以选择.torchscript格式的。接下来看看.torchscript:(.pt效果不如.torchscript,上图就是.pt,会发现他的生成图很简陋)然后在网站的左上角可以进行展示调节:(比如展示属性,权重,横着看等等)ok,然后去Netron网站上进行转换:(注意左下角勾选全部文件)网页版:Netron。
2023-10-04 17:12:48
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原创 Anchors
所以经过卷积完之后,每一个红点就是32×32上的每一个特征像素点经过乘以16(feat_stride)后映射回原图的位置。2.为了让rpn训练的时候有目标参考,做目标检测需要考虑的问题,始终要有一个参考值,每一个anchor是属于前景还是背景。至于9是如何来的以及生成红点的细节...后续会更 吧?1.为了解决计算效率问题;
2023-09-28 00:12:48
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原创 R and RStudio的安装教程【2023】
(很简单,如果你想安装到C盘,全部选项无脑选下一步,不想安装到C盘,就改一下就ok.):(一样的,除了安装路径,其他的无脑下一步)首先需要安装R,才能安装RStudio。安装完了之后,可以测试一下是否安装成功。
2023-09-24 10:05:35
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原创 ReadPaper论文阅读工具
之前看文献一直用的EndNote嘛,但是突然发现了它的一个弊端,就是说每次没看完退出去之后,下次再接着看的时候它不能保留我上一次的位置信息,又要重头开始翻阅,这让我感到很烦躁哈哈。这个工具很实用,里面有很多实用的内容,比如刚刚说的可以跳到上次浏览的位置、在线做笔记、网页版也不需要去下载、AI读文章、翻译等等。然后就又了解到了ReadPaper,这个好用多了,简单介绍一下网页版的ReadPaper吧。(有些文章呢是里面直接有的可以直接看,有些没有的话就点击右边“上传”,手动添加)
2023-09-23 12:14:04
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原创 PyTorch深度学习(六)【循环神经网络-基础】
h0和x1生成h1,把h1作为输出送到下一次的RNN Cell里面。(h1=linear(h0,x1))每一层都有对应输出。同样颜色的RNN Cell都是一个线性层,也就是说一共只有3个线性层。输入先做线性变换,循环神经网络常用的激活函数是tanh(±1区间)。用RNN首先要把维度搞清楚,数据集的维度多了序列这样一个维度。
2023-09-21 16:03:07
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原创 PyTorch深度学习(五)【卷积神经网络】
最大池化层(MaxPooling):通道数不变,图像大小缩成原来的一半,没有权重。下采样(Subsampling):通道数不变,减少数据量,降低运算需求。经过10轮的训练后,模型的准确度达到了98%,用线性模型是97%。【番外:1.理论学习 2.阅读文献 3.复现经典 4.扩充视野】1×1卷积:将来的卷积核是1×1,个数取决于输出张量的通道。Concatenate:把张量拼接到一块;Average Pooling:均值池化;1×1卷积作用:(主要就是降维):保持输入和输出大小相同。
2023-09-20 22:54:03
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原创 PyTorch深度学习(四)【加载数据集、多分类问题】
首先,它是用的手写数字识别的数据集,名字叫做mnist,将这个单词复制一下去你的电脑里面搜索,如下操作:(一般有过一点子小基础的安装过python相关的软件或者做过一些小项目都存在此文件,不存在就去网上下载,很多!当你拿到一个数据集,这个数据集呢需要支持索引,将来DataLoder能够访问到所有的元素,DataLoder还需要知道长度,这样DataLoder就能够对 dataset进行自动的小批量的数据集生成。代码:(对于代码中的数据集教大家一个方法如何获取,在文章靠后的位置)第一个:Epoch.
2023-09-18 17:48:55
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原创 PyTorch深度学习(三)【Logistic Regression、处理多维特征的输入】
这个名字叫做回归,做的是分类。使用的损失函数:二分类交叉熵。(这个也叫做BCELoss)损失和优化:(BCE)
2023-09-17 01:36:00
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