九叶草

摘要： 1、你必须建一个存储库，这个存储库要和你的github名称一致（不然就会404），如下图： 2、如果是window配置，需要安装git和node.js 3、下载hexo npm config set registry https://registry.npm.taobao.org #换源，下载hex 阅读全文

摘要： 我在编译的过程中，遇到：无法找到 -lglad这个错误。最后才发现对于glad的使用不能用-lglad。因为我们通过glad的在线服务可以得到一些文件，其中glad.c文件我们是需要放在我们的项目下面的。之后在编译的过程中使用下面这个命令： g++ mian.cpp glad.c -o main.e 阅读全文

摘要： 1、新建仓库 git init 2、如果要本地更改文件，需要更新到远端。 git status # 查看当前文件状态 git add -A # "git add -A" 命令用于将工作目录中所有已修改、已删除、和新增的文件和目录添加到 Git 的暂存区中。其中，"-A" 表示 all，即全部添加。 阅读全文

摘要： 1.首先我们要先下载git lfs。链接地址 2.我们需要安装git lfs，但是必须安装到git/bin下面。就是你安装git的时候，那个路径。可以看我的git安装路径： 3.我们可以使用以下步骤进行大文件上传，因为github上传有大文件有100M的限制。但是在上传的过程中，可能会出现443：t 阅读全文

摘要： 解决办法： 1.找到github的ip地址：查找链接 2.找到本地的hosts文件。我的hosts文件路劲为：C:\Windows\System32\drivers\etc 3.在hosts文件最后添加（一般需要管理员权限）：140.82.114.4 github.com 4.现在上传试试。git 阅读全文

摘要： 1、利用拉普拉斯算子进行图像增强本质是利用图像的二次微分对图像进行蜕化（图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰），在图像领域中微分是锐化，积分是模糊，利用二次微分对图像进行蜕化即利用邻域像素提高对比度，该算法也是工程数学中常用的一种积分变换，也可以用于边缘检测，图像增强、角点 阅读全文

摘要： 1、原理：将原始图像的灰度图从比较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的非线性拉伸，重新分配图像像素值。 2、应用场景：对于图像背景或者前景太亮（曝光严重）可以得到较好的显示。 3、算法特点：直方图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的大小关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依 阅读全文

摘要： 对于深度学习模型优化，通常从以下几点进行： 1、数据方面： 1）数据预处理：比如可以进行重采样；设置图像强度阈值。 2）数据增广：对于图像来说，可以对图像进行平移、旋转、镜像、添加噪声，改变对比度等方法进行数据扩充。这是一个对图像数据进行扩充的一些库：https://github.com/album 阅读全文

摘要： 详细介绍这里，清楚的介绍了三种损失函数。我这里重点记录一下他们的异同，方便自己消化理解。 1、对于回归损失函数，通常主要有MSE（均方误差），MAE（平均绝对误差），Huber Loss。其中，Huber Loss（也叫smooth L1 Loss）是为了消除二者的缺点而提出来的。 2、通常MSE 阅读全文

摘要： 图像分割是建立在图像分类和目标检测的基础之上。所以难度也要比图像分类要难。同时，两个任务在评价指标上其实也就存在一些相同，比如都会用到混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1-score，IOU等评价指标，这些指标的计算我已经在之前图像分割评价指标介绍过了。下面就介绍一下图像分割中没介绍，但是在图像分 阅读全文