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2023年1月4日
Pytorch:计算图像数据集的均值和标准差
摘要: 在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道;后
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posted @ 2023-01-04 17:25 龙雪
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2022年12月3日
PyCharm: Unexpected content storage modification: page=3; newRecord=76509
摘要: 简明扼要三步走版: 问题描述: 运行PyCharm出现: Unexpected content storage modification: page=3; newRecord=76509 问题原因: PyCharm因为意外的关闭导致软件无法正常运行 解决方案: 重启一下PyCharm即可(网上某教程
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posted @ 2022-12-03 00:45 龙雪
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2022年11月25日
Linux:安装AnyConnect客户端教程
摘要: 下载包链接地址:https://pan.baidu.com/s/1FgaAL70ipgh8VJI696BKkA (提取码:cuhk) 获得下载包之后解压,并进入下列文件夹。安装命令如下 cd ./vpn/ sudo env LANGUAGE=en ./vpn_install.sh
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posted @ 2022-11-25 11:00 龙雪
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2022年9月21日
PyTorch:stack + reshape与cat之间的异同
摘要: value_query = torch.stack([prev_query, now_query], 1) .reshape(bs*2, num_query, -1).permute(1, 0, 2) value_query1 = torch.stack([prev_query, now_query
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posted @ 2022-09-21 20:59 龙雪
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2022年9月16日
GRU简述
摘要: 这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考。 1. 什么是GRU GRU(Gate Recurrent Unit)是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种。和LSTM(Long-Short Term Memory)一样,也是为了解
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posted @ 2022-09-16 16:55 龙雪
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2022年8月16日
论文好词摘录:动词类
摘要: 动词类(v.) 表示“提出,引入,使用”的意思 proposeintroduceadoptemployusehireadvocate (We advocate a new solution that uses instance-aware FCNs for instance mask predict
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posted @ 2022-08-16 13:42 龙雪
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2022年8月15日
VSCode:ssh实现配置远程开发、免密登录(Windows)
摘要: 步骤总结: 1.本机安装ssh,check ssh是否安装成功: ssh 或者 ssh -V 2. vscode安装remote development 插件 3. 配置密钥 (1)在本地机器生成密钥对(公钥+私钥):ssh-keygen(2)私钥放本机,公钥放远程(~/.ssh路径下)(3)在远程
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posted @ 2022-08-15 11:53 龙雪
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2022年7月24日
PyTorch:关于BCE、CE Loss的Mask分割二分类问题
摘要: 形式1:输出为单通道 分析 即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小,1 表示输出一个通道,height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。 在训练时,输出通道数是 1,网络得到的 outpu
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posted @ 2022-07-24 21:00 龙雪
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2022年5月24日
Swin Transformer详解
摘要: 引言 目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战: 视觉实体变化大,在不同场景下视觉Transformer性能未必很好图像分辨率高,像素点多,Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大 针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transfor
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posted @ 2022-05-24 14:18 龙雪
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2022年4月15日
空间中两随机向量间夹角的概率密度分布(越高维,越趋向于正交)
摘要: 设空间维数为n, 则此空间中任意两个向量之间的夹角 θ 服从一定的分布, 其概率密度函数如下: 对二维平面, n=2,p(θ)=1/π, 对三维空间, n=3,p(θ)=1/2*sinθ 对于我们熟悉的二维平面与三维空间, 证明很简单. 对于更高维的空间, 我们已经很难想象, 可借助于n维球体的表面
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posted @ 2022-04-15 16:59 龙雪
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