勤奋的懒猫的博客

【分享贴】基于 transforms库 自定义crop图像pytorch transforms 库的默认用法from torchvision import transformsfrom PIL import Imagetransform = transforms.Compose([ transforms.Resize((680,680)), transforms.CenterCrop((256,256)), transforms.ToTensor(),

信息抽取之医学文本结构化电子病历文本结构化电子病历的文本结构化是指我们从电子病历的自然语言文本中提取出关键内容，如从患者某个影像检查中提取出来 “肿瘤大小”、“肿瘤”

Bert 源码解析从 CV 转 NLP 有小半年了，一直在用 Bert 系列做一些自然语言理解任务，包括命名实体识别、关系抽取，文本结构化等信息抽取任务。之前开发任务紧，Bert 拿来就用了，很多代码只知其然而不知其所以然，今日好好读了一下 BERT Pytorch 版本的源码，并逐行做了注释记录，遂开辟 NLP 菜鸟系列，随缘更新一些文章，供基础玩家阅读与学习。耐心读下来，整个 Bert 流程可以轻松读懂BertModelimport torchimport mathimport torch.

Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection前言之前搭建的 HEXO 博客，年久失修，且经常不被百度爬虫收录，遂将之前写的一些文章迁移到 优快云 来。时间：2019年6月[1] 引言FPN以 retinanet 为例。ResNet 用作特征提取器，会产生 编号为 1,2,31,2,31,2,3 的 feature map。底层的特征图具有丰富的空间信息，高层的特征图具有高阶的语义信息。FPN 就是

前言之前搭建的 HEXO 博客，年久失修，且经常不被百度爬虫收录，遂将之前一些文章迁移到 优快云 来。OC-Net 论文解读时间：2019年2月作者：GEO本文提出一种基于 Self-Attention 的感受野扩大方法，用于 Sence Parsing 的任务。Sence Parsing 其实跟分割很像，如图所示，看起来就是每个像素都分一个 label 的分割。#### Approach该文的方法非常简单，思路就是估算每个像素和全局所有的像素的相似度，把这个相似度当作权重，然后根据权