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2019年12月22日
tf.random_shuffle()函数解析
摘要: tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None) 函数就是随机地将张量沿第一维度打乱 value:将被打乱的张量. seed:一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子. name:操作的名称. 代码如下:import tensorflow as
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posted @ 2019-12-22 21:16 tangjunjun
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2019年12月21日
@property与@xxx.setter的用法
摘要: 类中@property与@xxx.setter的方法介绍。 简单说,@property就是将定义的函数(方法)当作属性对象使用,不需要像调用函数那样去调用,而@xxx.setter是为@xxx的这样函数进行值的设置, 就是可以用@xxx.setter为xxx的函数进行值的更改,在@xxx.sette
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posted @ 2019-12-21 23:34 tangjunjun
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2019年12月17日
mask-rcnn代码解读(七):display(self)函数的解析
摘要: 如和将class中定义的变量打印或读取出来,受maskrcnn的config.py的启示,我将对该函数进行解释。 我将介绍该函数前,需要对一些名词进行解释,如下: ①Ipython:ipython是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩
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posted @ 2019-12-17 23:16 tangjunjun
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2019年12月15日
mask-rcnn代码解读(六):resize_image()函数的解析
摘要: 我已经根据resize_image()函数的解析对原图像与resize图像进行了解析, 若有读者想对原图像与目标图像不同尺寸验证,可根据以下代码,调整函数参数, 其细节如下: import cv2 as cvimport numpy as npimg=cv.imread('D:\\MASKRCNN\
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posted @ 2019-12-15 18:19 tangjunjun
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mask-rcnn代码解读(五):mask_iou的计算
摘要: 我以为只有box能计算iou值,但我看了maskrcnn后,发现该模型对mask进行了iou的计算,该方法巧妙之处在于 mask1与mask2必须有相同的height and width,而后在同一个位置的值累加,即交叉面积,而后将mask1与mask2 所有值累加为并集,而后计算类似于box的io
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posted @ 2019-12-15 12:47 tangjunjun
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LooseVersion()使用及.__version__版本号的获取
摘要: 我简单看了distutils库,但发现目前还用不到,感觉有些复杂。因此我简单复制了别人的介绍,如下: Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的,也可以是用C/C++写的扩展模块, 或者可以是Python包,包中包含了由C和Python编写的模
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posted @ 2019-12-15 12:29 tangjunjun
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2019年12月10日
tf.where()函数的解析
摘要: tf.where()的使用,该函数会返回满足条件的索引。经验证,发现返回均是二维矩阵,可以说明该函数用二维矩阵给出满足条件的位置索引。(若有错误,欢迎指正。)代码如下:import tensorflow as tfsess=tf.Session()import numpy as npprint('验
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posted @ 2019-12-10 22:13 tangjunjun
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2019年12月9日
tf.argmax()解析
摘要: tf.argmax(input,axis)根据axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引。代码如下: import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5,
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posted @ 2019-12-09 23:30 tangjunjun
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2019年12月2日
tf.reduce_sum() and tf.where()的用法
摘要: import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.reduce_sum(a, axis=1),tf.bool) # tf.reduce_sum 表示按照axis方向求和c=se
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posted @ 2019-12-02 00:28 tangjunjun
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2019年12月1日
mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理
摘要: 此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。 代码如下: import numpy as np'''层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4'''# 模拟某层,如p3a1=np.
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posted @ 2019-12-01 17:46 tangjunjun
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