- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 python使用OpenCV批量裁剪图片
使用OpenCV批量裁剪图片图片分块/裁剪代码import cv2import os# Returns a list of all folders with participant numbers# img_path = glob.glob("F:/test/*jpg")# for path in img_path:# img = cv2.imread(path)# cv2.imshow('img',img)# cv2.waitKey(1000)# 循环处理
2022-04-30 16:51:20
3430
1
原创 Windows系统下torch.cuda.is_available()返回为False的问题解决
Windows 11 安装cuda的那些坑欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果
2022-04-26 18:24:06
3899
2
原创 Mvtec数据集批量加各种噪声（高斯，椒盐，随机噪声）
最近想在Mvtec数据集test数据中加一些噪声，参考别人的博客写了一个代码，可以对数据集批量处理（这里只对test数据进行了噪声处理），代码如下：import cv2import numpy as npimport osimport random# 随机噪声def random_noise(image,noise_num): ''' 添加随机噪点（实际上就是随机在图像上将像素点的灰度值变为255即白色） param image: 需要加噪的图片 param
2022-04-03 21:15:54
1268
原创 Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection阅读笔记
一.知识蒸馏1.简介知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法。该方法使用教师网络（复杂模型）诱导学生网络（简单模型），将已训练好的模型中包含的知识（模型训练参数），”蒸馏“提取到另一个模型去，以实现知识迁移。2.背景及应用大模型的参数很多，需要消耗大量计算资源。由于内存、显存限制，采用大模型做推理，速度慢，成本高，不方便部署到服务端上，因此如何将模型压缩成为了一个重要的问题。而知识蒸馏就是诸多模型压缩方法的一种。由知识蒸馏产生的轻量级学生网络可以轻松部署在视觉识别，
2021-08-20 20:53:48
2036
原创 用python实现文件批量重命名方法
用python实现文件批量重命名方法在处理一个分类数据集时，遇到了数据集命名不规范的问题，该数据集有10000多张图片，一个一个地改太费力气了，所以我去网上查找资料，并改写出一个用python实现文件批量重命名的方法。代码详情：import ospath_list = ['文件夹名1', '文件夹名2','......']def rename(): total = 0 for pl in path_list: path = '需要修改文件的路径' +"/
2021-08-14 15:53:14
1353
2
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人