摘要：
本文探讨了卷积和转置卷积的尺寸计算过程，并通过 Pytorch 进行了验证。 阅读全文
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posted @ 2020-12-14 12:37
GShang
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众所周知，深度学神经网络的成功训练离不开大量的标注样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于强大的数据扩充来更有效地使用现有的标注样本。本文的网络架构由捕捉上下文的收缩路径和实现精确定位的对称扩展路径组成。我们证明了，这样的网络能够使用极少的图像进行端到端的训练，并且优于之前的ISBI挑战赛的最好方法(滑动窗口卷积网络)，在该赛事中，研究电子显微镜图像堆栈下神经元结构的分割。 阅读全文
众所周知，深度学神经网络的成功训练离不开大量的标注样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于强大的数据扩充来更有效地使用现有的标注样本。本文的网络架构由捕捉上下文的收缩路径和实现精确定位的对称扩展路径组成。我们证明了，这样的网络能够使用极少的图像进行端到端的训练，并且优于之前的ISBI挑战赛的最好方法(滑动窗口卷积网络)，在该赛事中，研究电子显微镜图像堆栈下神经元结构的分割。 阅读全文
posted @ 2020-11-26 22:57
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摘要： 
演示 测试网页：http://gshang.gitee.io/pytorch-to-javascript-with-onnx-js/full_demo/ 视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=Vs730jsRgO8 Github项目 pytorch-to-java 阅读全文
演示 测试网页：http://gshang.gitee.io/pytorch-to-javascript-with-onnx-js/full_demo/ 视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=Vs730jsRgO8 Github项目 pytorch-to-java 阅读全文
posted @ 2020-11-13 17:18
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posted @ 2020-11-03 19:29
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posted @ 2020-11-03 18:35
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本文验证了语义分割任务下，单通道输出和多通道输出时，使用交叉熵计算损失值的细节问题。对比验证了使用简单的函数和自带损失函数的结果，通过验证，进一步加强了对交叉熵的理解。 阅读全文
本文验证了语义分割任务下，单通道输出和多通道输出时，使用交叉熵计算损失值的细节问题。对比验证了使用简单的函数和自带损失函数的结果，通过验证，进一步加强了对交叉熵的理解。 阅读全文
posted @ 2020-10-27 19:55
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讨论了二分类语义分割使用单通道和多通道输出，对应的训练和预测方法。 阅读全文
posted @ 2020-10-21 21:31
GShang
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解压rar !pip install pyunpack !pip install patool from pyunpack import Archive Archive('/content/drive/My Drive/NTS_Net.rar').extractall('/content/Keras 阅读全文
posted @ 2020-09-20 15:45
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题目分布情况 题目类型 通用型 图像处理 编程 题目数量 3 5 2 通用型 1、某商品每卖出一斤，获利 a 元，每不卖出一斤则亏损 b 元， 已知销售量X属于(t1 ~ t2) 之间的均匀分布，问销售量为多少时，期望值最大？ 2、你有个金条可以分为15段，给一个工人发工资，每天一段金条，一共发15 阅读全文
posted @ 2020-09-19 21:49
GShang
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