Wenretium-优快云博客

原创代码指南：Faster-RCNN pytorch-1.0 避雷指南

越旧的代码往往越难跑通。在配置对应的环境时，可能遇到许许多多的困难：conda已经不支持需要的旧版本框架，则需要手动安装框架版本太旧，和本机cuda不适配，编译报错某些包需要降级基于caffe源码，需要进行c编译的步骤…在运行Faster-RCNN pytorch时，我就踩到了上面的这些坑，最终在cuda版本不对应上被卡住了（重装cuda太不划算了，而且我也没有实验室服务器的权限）。但是，我发现此项目下还有 Faster-RCNN pytorch-1.0 分支。尽管还是遇到了困难，一番尝试

2021-05-14 12:57:46 728

原创摸鱼日志：用GAN生成MNIST手写数字

Author：Wenretium前言最近偶然间在优快云看见一个有意思的小项目：用GAN来生成MNIST手写数字。这个小项目既是之前MNIST分类问题的拓展，又能尝试亲手写一个GAN，还挺有意义。代码参考自这篇博客，它的整体结构都很清晰，值得参考。但是，在用这份代码时产生了一个问题：问题：训练时生成器的损失总是较大，且不再下降，生成结果差。原因分析：给判别器喂real数据时出现问题。因为输入MNIST图像是黑底白字的，转换为tensor后，黑色像素对应的值为0，导致tensor中存在大量0。

2021-04-08 14:16:02 308

原创论文笔记：Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image Enhancement

Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image Enhancement来源：Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia (2020)目录Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image EnhancementContributi

2021-04-06 23:57:21 2328 7

原创论文笔记：Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement

来源：CVPR2020提出背景：Unsupervised GAN-based methods have the advantage of eliminating paired data for training. EnlightenGAN [12], an unsupervised GAN-based and pioneer method that learns to enhance low-light images using unpaired low/normal light data. The n

2021-04-05 11:09:00 847 1

原创摸鱼日志：搭建一个简易版实时手写数字识别项目

摸鱼日志：搭建一个简易版实时手写数字识别项目Author：Wenretium杨老师的手写数字识别是深度学习领域的经典开山之作，也是入门者的必备练手项目之一。学期初任务很轻，我就复现了一下。（30年过去了，我果然还是比不上大佬）完整代码戳这里。效果展示1993年复现版本1. 准备MNIST数据集从官方途径下载，得到后缀为**.gz**的文件。为了方便预览图片，我将数据集转为了png格式，参考这篇博客。也可以直接从gz文件读取tensor进行训练。2. 还原LeNet-5注意

2021-04-04 22:42:58 302

原创摸鱼日志：利用爬虫制作并整理出自己的数据集

利用爬虫制作并整理出自己的数据集Author：Wenretium最近在捣鼓些有的没的，需要用到各种各种的数据集。但是想要的数据集并没有现成的，那就自己收集制作一个吧！1. 爬取网络图片用python在bing上进行爬取，使用了这份代码。2. 初步筛选和整理图像接下来，对爬取到的图片进行处理。1）手动初步筛选大致浏览一遍，先手动删除加载失败或明显不符合格式要求的图像（数据集规模较大的话，当然也可以编程来筛选）。2）去除重复图像实现方法参考自这篇博客。3）对图像重新编号读取一个路径

2021-04-03 23:16:16 1111 2

原创论文笔记：Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation

Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation来源：CVPR2019目录Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation优点：提出背景：Methodology：Image Enhancement ModelNetwork ArchitectureLoss FunctionTraining DatasetImplementation Deta

2021-03-29 23:30:46 703

原创论文笔记：EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision

EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision来源：TOG2019提出背景：the availability assumption of paired training images has raised more difficulties, when it comes to enhancing images from more uncontrolled scenarios, such as dehazing, derai

2021-03-29 23:19:18 846 2

原创数据结构与算法：Aho‐Corasick自动机

Aho‐Corasick自动机阅读报告注意：文章修改自本人《数据结构与算法》课程作业，图文全部为本人原创，仅供参考。欢迎一起学习探讨٩( ‘ω’ )و 能帮助到你的话请点个赞夸夸再走哦

2021-01-15 23:47:53 293

原创机器学习：构建随机森林

用三种划分方式构建随机森林。文章修改自本人《机器学习》课程作业，全部为本人原创，仅供参考。欢迎一起学习探讨٩( ‘ω’ )و

2021-01-15 23:02:40 2114 2

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