我们都是大好青年

摘要： 边缘检测的一般步骤： 第一步：滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。 第二 阅读全文

摘要： 先看下算法逻辑 高斯滤波器是通过将高斯函数由一维平面推导到二维平面，从而达到平滑图像，给图像降噪的目的。 其实还可以理解为是采用了高斯函数使得当前像素和周围像素产生关联性（这一点在图像处理中广泛应用）。 下图是基本公式和高斯模板坐标系： 高斯函数实现流程： （1）确定高斯模板的size和均方差sig 阅读全文

摘要： darknet-yolov3中的learning_rate是一个超参数，调参时可通过调节该参数使模型收敛到一个较好的状态。 在cfg配置中的呈现如下图： 我这里随便设了一个值。 接下来说一下burn_in和policy. 这两者在代码中的呈现如下所示： float get_current_rate( 阅读全文

摘要： 在用pytorch跑模型时，总是出现一堆这个警告，影响查看模型结果。 在网上找了下解决办法，大多是遵循这篇博客改的：https://blog.csdn.net/BBZZ2/article/details/101022935 将model.py obj_mask转为int8 bool obj_mask 阅读全文

摘要： 代码：https://blog.csdn.net/zhangliaobet/article/details/97294311 原理：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 阅读全文

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摘要： 错误如图所示： 解决办法： （1）先用find命令找到bcompare所在位置：sudo find /home/ -name '*bcompare' （2）进入 /home/whf/.config,删除/bcomapre文件夹 注意一般.config为隐藏文件，通过 ctrl+h 可以显示： （3） 阅读全文

摘要： 我是在配置pytorch时遇到的这个错误，截图如下： 这是某个网址访问失败导致的，我们可以通过添加其他路径解决这个问题，分别添加如下4个镜像路径，解决问题： 1）conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac 阅读全文

摘要： 问题描述：预测框的中心位置正常，但是预测的框的width和height不正常。 解决方法：使得训练的配置cfg和测试中cfg的输入width, height, anchorbox保持一致！ 问题是我在修改anchorbox时遇到的，当时训练和测试不在同一环境下，测试端没有及时更新cfg文件造成的，如 阅读全文

摘要： 转自：https://www.jianshu.com/p/4b30e1dd2252 common_funcs.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) d 阅读全文