03 2020 档案

像素 dpi ppi 分辨率
摘要：像素：图片上最小的点（单位色块） dpi/ppi 图片分辨率 dots per inch / pixels per inch 分别用于打印/图形显示 每英寸图像内的像素点个数 分辨率越高 就会越清晰 分辨率通常会表示为成每一个方向上的像素数量，比如640x480等。而在某些情况下，它也可以同时表示成 阅读全文
posted @ 2020-03-12 11:30 Snow丶Flower 阅读(313) 评论(0) 推荐(0)
对DOTA模型的修改与优化问题
摘要：学习率的调整问题 关于warmup： 可以参考神经网络中 warmup 策略为什么有效；有什么理论解释么？ - 香侬科技的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/338066667/answer/771252708 简单来说就是：在神经网络训练前，为了防止提前过 阅读全文
posted @ 2020-03-11 16:50 Snow丶Flower 阅读(399) 评论(0) 推荐(0)
matplotlib的一些操作
摘要：import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (10,10),dpi = 100) #创建指定大小 必须要在开头 不然会为空 img = cv2.imread('path') plt.imshow(img) 注意： plt.savefig( 阅读全文
posted @ 2020-03-10 10:13 Snow丶Flower 阅读(134) 评论(0) 推荐(0)
python matplotlib中axes与axis的区别?
摘要：python matplotlib中axes与axis的区别? - 禹洋的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/51745620/answer/231113561 阅读全文
posted @ 2020-03-09 22:23 Snow丶Flower 阅读(621) 评论(0) 推荐(0)
opencv对图片的一些操作
摘要：工作环境Linux Ubuntu 16.04, Python 3.6, OpenCV 4.0。因为OpenCV的数据结构是基于numpy的，所以也要对numpy有大概的了解。 首先导入必要的库： import cv2 import numpy as np from matplotlib import 阅读全文
posted @ 2020-03-09 22:13 Snow丶Flower 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
os.path.splitext() os.path.split()
摘要：#os.path.join() 将分离的部分合成一个整体 filename=os.path.join('/home/ubuntu/python_coding','split_func') print filename #输出为：/home/ubuntu/python_coding/split_fun 阅读全文
posted @ 2020-03-09 15:09 Snow丶Flower 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
os.walk()
摘要：os.walk的参数如下: os.walk(top, topdown=True, onerror=None, followlinks=False) 其中： top是要遍历的目录。 topdown是代表要从上而下遍历还是从下往上遍历。 onerror可以用来设置当便利出现错误的处理函数(该函数接受一个 阅读全文
posted @ 2020-03-09 15:03 Snow丶Flower 阅读(505) 评论(0) 推荐(0)
python中文件的操作
摘要：f.seek() f.readline() read readlines write writeline splitext 阅读全文
posted @ 2020-03-08 11:48 Snow丶Flower 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)
Learning to rank images for complex queries in concept-based search 2018
摘要：Concept-based image search is an emerging search paradigm that utilizes a set of concepts as intermediate semantic descriptors of images to bridge the 阅读全文
posted @ 2020-03-05 19:25 Snow丶Flower 阅读(225) 评论(0) 推荐(0)