<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[weixin_42748439的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; weixin_42748439]]></copyright><item><title><![CDATA[latex期刊模版添加作者对应的ORCID]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/146213653</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/146213653</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 12 Mar 2025 20:08:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】latex期刊模版添加作者对应的ORCID。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[texstudio: 编辑器显示行号+给PDF增加行号]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/146171962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/146171962</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2025 10:47:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[texstudio默认在编辑器部分不显示行号，如下图：要实现以下的在编辑部分增加行号：选择好后，确认即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于爱思唯尔官方Latex模版参考文献不是按照引用顺序编号，乱序问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/146123846</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/146123846</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Sat, 08 Mar 2025 22:22:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[接下来使用工具打开cas-model2-names.bst文件，全词匹配搜索。其他期刊的模版也是一样的操作，把规定序号的规则的。爱思唯尔给的Latex模版大概文件结构如此。发现是按照第一作者的姓氏的大写字母排序。命令行给注释掉，小写的sort可别注释。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【debug】NameError: name ‘selective_scan_fn‘ is not defined. Did you mean: ‘selective_scan_flop_jit‘?]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/142424919</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/142424919</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Sat, 21 Sep 2024 21:53:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[这种问题一般和版本没多大关系。还是从代码本身出发。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【debug】安装medpy报错：ERROR: Failed building wheel for SimpleITK]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/136874208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/136874208</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 20 Mar 2024 13:51:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu安装medpy的时候发生的错误：

让人一头雾水的报错，最后一通瞎操作解决的，记录下步骤：一定要指定版本，不然安装过不了！！！！
2、安装medpy

解决。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[远程linux服务器启动tensorboard成功后，Windows打开tensorboard失败]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/135956509</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/135956509</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 31 Jan 2024 17:02:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于tensorboard启动失败的原因其他大佬有些，总有一款适合你，我这只写折腾了好久的启动成功，但是网页打开失败的情况。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[../aten/src/ATen/native/cuda/NLLLoss2d.cu:103: nll_loss2d_forward_kernel: block: [1,0,0], thread: [4]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133774523</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133774523</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 11 Oct 2023 17:26:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[我的信息比较玄学，不满足以上三个问题中的任何一个，斗智斗勇一天，我的目标全都是指向预测值错了，然后一直没调好。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【半监督分割】Semi-supervised semantic segmentation with prototype-based consistency regularization]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133203605</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133203605</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Sat, 23 Sep 2023 15:09:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者认为同一类的区域特征不同，导致了阻碍半监督分割的label标签学习到的语义信息传播到unlabel标签，因为传过去的有可能只是这个类其中的一个原型所代表的特征，没有传播更多有用的原型特征。作者认为同一类的区域特征不同，导致了阻碍半监督分割的label标签学习到的语义信息传播到unlabel标签，因为传过去的有可能只是这个类其中的一个原型所代表的特征，没有传播更多有用的原型特征。：从可视化的角度说明了原型分割头为什么会有用，如©所示，原型加入后是的类内更加的紧凑，同时类间的距离被拉开。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【半监督分割】CPCL（2023CVPR）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133047182</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133047182</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Tue, 19 Sep 2023 22:41:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[取出两张unlabel样本X1、X2，将X1、X2经过cutmix后得到的Xs，将X1、X2作为一组送入保守分支生成预测Y_cw_1、Y_cw_2，并将Y_cw_1、Y_cw_2经过cutmix得到Y_cw。：将X1、X2作为一组送入激进分支生成预测Y_pw_1、Y_pw_2，并将Y_pw_1、Y_pw_2经过cutmix得到Y_pw。**progressive exploration（激进探索）**大胆的使用并集进行训练（指激进、保守不一致的像素）进行学校，旨在充分使用数据，对数据进行探索。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【半监督学习】iMAS（CVPR2023）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133044482</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133044482</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Tue, 19 Sep 2023 21:27:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[iMAS]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【半监督分割】AugSeg(CVPR2023)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133040187</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133040187</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Tue, 19 Sep 2023 20:13:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[AugSeg]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【半监督分割】UniMatch(CVPR2023)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133034151</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133034151</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Tue, 19 Sep 2023 17:25:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[UniMatch]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【半监督分割】Fixmatch: Simplifying semi-supervised learning with consistency and confidence]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133029187</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/133029187</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Tue, 19 Sep 2023 16:01:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[半监督学习]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch下启动tensorboardX可视化工具]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124175880</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124175880</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Thu, 14 Apr 2022 16:58:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[pytorch下启动tensorboardX可视化工具教程
安装tensorboardX
pip install tensorboardX

启动tensorboardX
tensorboard --logdir={your path}

出错:tensorboard: command not found

使用
pip list

查看环境，我没有安装tensorflow
那就安装一个，我的安装tensorboardX=2.5.0
所以tensorflow也安装2.5.0，国内直接pip install ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mmsegmentation教程2：如何修改loss函数、指定训练策略、修改评价指标、指定iterators进行val指标输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124156405</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124156405</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 23:55:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[简介
在mmseg教程1中对如何成功在mmseg中训练自己的数据集进行了讲解，那么能跑起来，就希望对其中loss函数、指定训练策略、修改评价指标、指定iterators进行val指标输出等进行自己的指定，下面进行具体讲解
具体修改方式
mm系列的核心是configs下面的配置文件，数据集设置与加载、训练策略、网络参数设置都在configs下面的配置文件里，可以简单理解为以前使用的开源框架中的main()函数，所有的参数都在这里指定，下面以configs/swin/upernet_swin_tiny_patc]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ImportError: cannot import name ‘container_abcs‘ from ‘torch._six‘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124155108</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124155108</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 19:11:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[torch1.9之后发生的问题
一般发生在开头的导包阶段，主要原因是torch1.9之后发生的，因为1.8版本之后container_abcs就已经被移除了。
我的是torch1.10+cuda11.1
File "/home/hdc/.local/lib/python3.7/site-packages/timm/models/layers/helpers.py", line 14, in &lt;module&gt;
    from torch._six import container_abcs
Im]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[The program ‘pip‘ is currently not installed与Command “python setup.py egg_info“ failed with error...]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124144312</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/124144312</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2022 11:52:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[记两个错误
教研室来了台新的工作站，坑爹的商家只装了Ubuntu16.04,其余啥深度学习都没有，老板又让我测试能不能跑起来，没法子，深度学习所有的东西都得自己装，为了方便环境我直接装的conda，用conda创建虚拟环境来用。
下面主要记两个简单的小问题，由于服务器是新的，我装好环境后，来测试运行发现了少timm，那这个简单
 pip install submitit

然后就这样了

没安装pip？什么鬼，我虚拟环境装了啊！后来排查发现，哦，我装到conda里面了，但是现在在我自己的文件夹，没有激活co]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mmsegmentation教程1:自定义数据集、config文件修改、训练教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/122845505</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42748439/article/details/122845505</guid><author>weixin_42748439</author><pubDate>Wed, 09 Feb 2022 18:10:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[mmseg使用教程]]></description><category></category></item></channel></rss>