风间悠香

摘要： 一、高斯平滑（模糊） def gaussian_blur(image): # 设置ksize来确定模糊效果 img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img) # 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sig 阅读全文

摘要： 一、图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) c 阅读全文

摘要： 一、继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。 首先，简单实现一个Mylinear类： from torch import nn # Mylinear继承Module class Mylinear(nn.Mod 阅读全文

摘要： 一、visdom可视化工具 安装：pip install visdom 启动：命令行直接运行visdom 打开WEB：在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二、使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义 阅读全文

摘要： 本文简单描述如果自定义dataset，代码并未经过测试（只是说明思路），为半伪代码。所有逻辑需按自己需求另外实现： 一、分析DataLoader train_loader = DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=True, download=Tru 阅读全文

摘要： 一、梯度 导数是对某个自变量求导，得到一个标量。 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导（将其他自变量看成常数）。 梯度指对所有自变量分别求偏导，然后组合成一个向量，所以梯度是向量，有方向和大小。 上左图中，箭头的长度表示陡峭度，越陡峭的地方箭头越长，箭头指向的方向是y变大的方向，如果要使用梯度下 阅读全文

摘要： 一、Pytorch安装 安装cuda和cudnn，例如cuda10，cudnn7.5 官网下载torch：https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch，并且同时安装torchvi 阅读全文

摘要： 线性回归，梯度下降，优化算法 阅读全文

摘要： 一、使用urllib下载cifar-10数据集，并读取再存为图片（TensorFlow v1.14.0） 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 __author__ = 'Leo.Z' 3 4 import sys 5 import os 6 7 # 给定url下载文件 8 def 阅读全文

摘要： 一、什么是目标检测 即用框（bounding box）标出物体的位置，并给出物体的类别 一些数据集介绍： PASCAL VOC数据集http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 20类物体 COCO数据集 http://cocodataset.org/#home 8 阅读全文