原文：快速搭建法 - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 方法一1234567891011121314import torchimport torch.nn.functional as Fclass Network(torch.nn.Module): def __init__(self,n_features,n_hidden,n_output): su

原文区分类型 (分类) - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 定义数据集1234567891011121314151617181920212223242526272829303132#x是数据点#y是标签n_data = torch.ones(100, 2)#100*2的全1矩阵#均值为2，方差为1的离散正态分布随机点x0 = torch.normal(2*n_dat

原文关系拟合 (回归) - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com) 定义数据点集12x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) 注： 12torch.linspace(start,end,step)构造等差数列torch.unsqueeze()升维

问题先后训练两个数据集，都是VOC格式，仅有图片和标签不同，那么怎么对他们进行训练？ 答：直觉就是，配置好一次环境，先训练第一个数据集，然后训练第二个数据集的时候，把数据集文件夹内容替换，其余一律不变。 但这样有一个致命错误：AP始终很小，可能是0.00000XXX。 原因因为两个数据集的标注工作是分别在labelme和labelimg上完成的，还是有一些细微区别，所以首先怀疑数据集本身的问题，于

需求把下图中汉字图片标准化处理，与背景分离，白字黑底 转为灰度图emmm,勉强还是看得清的 灰度图直方图如下 直方图均衡化均衡化后的直方图 对应灰度图 二值化 二值化之后遇到一个问题，白字or黑字？需要统一一下 黑字白底的情况下，需要进行反色处理 判别条件：边界像素中，白色像素比黑色像素少 根据条件反色后的灰度图如下 代码12345678910111213141516171819202

读一般写法 12import cv2img=cv2.imread('中文目录/中文名称.jpg') 报错 改进写法 123import cv2import numpy as npimg=cv2.imdecode(np.fromfile('中文目录/中文名称.jpg', dtype=np.uint8), -1) 写一般写法 1cv2.imwrite(&#

sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

制作数据集请参考上一篇使用labelme打标签并制作voc数据集 labelme标注图片并制作voc数据集 上文中最后得到了几个文件夹 但这不能直接用，还需要划分训练集和测试集，可以手动划分，或者写段代码随机划分，最后数据集目录结构如下 VOC2007—-Annotations—-JPEGImages—-ImageSets——–Main————test.txt————trainval.txt A

需求汉字点选验证码的批量获取，图片命名为序号加文字，后面用于制作数据集 结果 代码注释很清楚，不再赘述，可参考站内写过的其他selenium内容 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676