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RSS订阅原创 用PyMeshLab执行从MeshLab中导出的过滤器脚本(.mlx)功能
从MeshLab软件中导出过滤器文件，从而可以在python中被调用，实现批量处理。
2022-10-14 11:31:35
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原创 将批量图片转换成NIFTI(.nii)格式
NIFTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative)是一种常用的医学图片保存格式(NIfTI-1 Data Format — Neuroimaging Informatics Technology Initiative (nih.gov))。可以用软件FSL （参考：(66条消息) 如何处理.nii文件_暮日落流年的博客-优快云博客_nii文件用什么打开）和ITK-SNAP（怎样打开并查看.nii和DICOM格式的医学图像_zuzhiang的博...
2022-03-11 15:54:08
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原创 技术问题解决： ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 13] Permission denied:
用pip 安装软件包时的错误解决方法。
2021-11-23 10:25:55
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原创 将多个GPU上用pytorch框架并行训练的神经网络模型应用到CPU上
本人用pytorch框架在两块GPU上并行训练了一个神经网络模型，并将训练的不同阶段的结果保存起来，以便用于模型集成。虽然模型是在GPU上训练的，但是在服务器上部署的时候只需用CPU就可以进行模型推断。但在实际应用中，却出现如下报错信息：RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cpu解决的思
2021-10-23 10:41:13
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原创 Windows10下 GPU版本的thundersvm的安装经验
thundersvm安装得很辛苦，走了很多弯路。写此博客供大家参考。可能有记错的地方，或者是运气好使得安装成功，而不是我真的完全理解了。这里只考虑GPU版本的安装。1.先从github上（https://github.com/Xtra-Computing/thundersvm）将压缩包下载下来。这里面我没有用git clone, 而是手动下载的。2.我是将 thundersvm-master 改名为thundersvm， 存放在C:\my_software\ 下面。3.然后按照github上的
2021-06-24 10:46:55
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原创 三维空间点的直线方程拟合(最小二乘法)
本文要解决如下问题：给定一些三维空间点，要求用直线拟合这些点，求出直线方程。直线方程的三种表示方法：1.一般式：它实际上表示，直线是由
2021-06-15 10:26:18
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原创 MeshNet 论文解读
论文：MeshNet: Mesh Neural Network for 3D Shape Representation链接：https://arxiv.org/abs/1811.11424一、论文动机 目前利用深度学习来处理3D数据的类别主要是如下几种：（1）体素(voxel-based)；（2）多视角图片(view-based)；（3）点云数据(point-based)；（4）融合数据(Fusion), 比如前面几种数据中提取特征再融合在一起。 而本文讨论的3D数据是基于三角网格。...
2020-08-26 10:47:45
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原创 外网不能访问阿里云服务器的解决办法
最近需要将训练好的模型通过docker部署到阿里云服务器上。我在阿里云服务器本地用curl 命令是可以访问部署好的模型的。但是通过外网始终无法访问阿里云服务器。通过百度，最终解决了该问题，现分享一下。 通过外网不能访问的原因，可能是有三个：（1）阿里云的安全组没有开启端口；（2）防火墙；（3）在用docker生成容器时，端口映射错了。 鉴于本人能在内网访问模型，所以第三点就排除了。对于第二点，查看防火墙，发现默认的防火墙是关闭的，所以第二点也可以...
2020-05-12 11:08:07
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原创 Keras中指定显卡或者显存使用以及强制使用CPU的方法
在模型训练以及模型推断中，我们经常需要使用指定编号的显卡或者限制显存的使用大小，亦或不用GPU，只用CPU。具体方法如下：1.指定使用一块或多块GPU：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,2" #指定第1,3块GPU2.指定显卡并控制显存使用量：import osimport tensorflow as t...
2020-04-10 11:20:15
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原创 同一项目中部署多个模型时，各个模型的调用方法
我考虑的情景如下，在一个项目中，我有多个模型（用keras训练得到的），前一个模型的结果作为后面的多个模型的输入值。然后综合后面的多个模型的预测值整合成最终的项目的预测值。这个项目是用docker+gunicorn+flask来部署模型的，如果你不是部署模型，只是在自己的机器上运行，那么是不会出错的，但是当你把它们部署到服务器上时，却产生如下错误（(只显示部分信息)： Fil...
2020-04-03 10:10:24
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原创 从Windonws端用Curl传送图片数据到用flask部署深度学习模型的服务器端的一个错误的解决办法
在Ubuntu系统下从docker + gunicorn + flask 成功的部署了模型，在同一台机器上用curl 命令成功的实现的数据的传输和模型预测结果的返回。但是在另一台windows 机器下用curl命令时，发现出错了。 利用windows下安装的anaconda的命令行窗口 Anaconda Prompt， 输入如下命令：curl -F 'file...
2020-04-02 17:58:25
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原创 RetinaNet & Focal Loss 论文解读
论文：Focal Loss for Dense Object Detection论文源代码链接：https://github.com/facebookresearch/Detectron1.论文动机 目前利用深度学习的目标检测法主要分为单步法(one-stage detector)和两步法（two-stage detector)。两步法预测精度通常要比单步法要高...
2020-01-31 19:28:37
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原创 EfficientDet论文解读
论文:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection1.论文动机 本文作者的目标是要找到一种精度高同时效率高并且还能在各种不同的硬件资源下都能使用的目标检测网络。之所以提出这个目标是因为，前面的一些工作在追求高精度时，所建立的模型很大，因此效率就比较低。而另一些工作在追求效率时，需要压缩模型，导致精度下降。并且这些...
2020-01-09 10:05:43
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原创 EfficientNet论文解读
论文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks论文原作者给出的代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet第三方实现的PyTorch代码：https://github.com...
2020-01-07 17:51:13
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原创 关于周期性学习率(Cyclical Learning Rate, CLR)
背景介绍在神经网络训练的过程中，一个需要调节的非常关键的超参数就是学习率。合理的学习率的设置决定了模型训练的精度和效率。学习率设置的过大，模型可能很难收敛，设置的过小，则参数更新过于缓慢，因此模型训练的会比较慢，需要更多轮的迭代才能达到与合理的学习率在更少的迭代轮数上取得相同的效果。我们遇到的主要问题有两个：一个是初始学习率该怎么设置，另一个是在模型训练的过程中学习率该怎样变化才能使得训练的模...
2020-01-07 11:06:36
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原创 神经网络训练过程中验证集损失小于训练集损失的三大主要原因
相信不少人都发现过，在训练自己搭建的神经网络的过程中，验证集的损失居然会小于训练集(见图1)。按照我个人的理解，理论上讲，验证集的损失应该是不小于训练集的。那么为什么会出现这种违背常规认知的现象呢？图1本文参考网络其他资料，总结了三个主要的原因：1. 在训练的过程中应用了正则化，但是在对验证集计算损失的时候没有采用正则化。比如在损失函数中加入了L1，L2等正则项，...
2019-12-31 17:51:18
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原创 从压缩的Dicom文件提取元素并保存为非压缩的Dicom文件
DICOM是医疗领域一种常用的保存图片的格式。有些DICOM文件光从文件名上是看不出它是否为压缩的。在我实际处理数据的过程中，发现有时候程序无法处理压缩的DICOM图。这里先介绍一下我要完成的一个小任务：我的目标是从压缩的DICOM文件中提取感兴趣的像素，然后将这些提取的像素另存为非压缩的DICOM图片。具体示例如下：有一张非压缩的dicom图片（standard_dicom.dcm）, ...
2019-12-30 13:30:01
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空空如也
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