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    图像语义分割实践(五)优化器与学习率

    概述 在数据制作环节中,提到minibatch思想用于数据批次量获取,是一种优化器思想,而该文则是对各种优化器进行介绍。优化器:最小化损失函数算...

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    图像语义分割实践(四)损失函数与实现

    在确定检测任务和模型构建完成后,随之需要对训练的准则Criterion进行实现,可称之为损失函数或代价函数,简明而言,训练过程中真实值和计算值的...

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    图像语义分割实践(三)网络搭建与实现

    众所周知,神经网络搭建常用基础模块有卷积,池化,归一,激活,全连接等等。如果使用Pytorch进行网络的搭建时,除了需要掌握这些基础模块外,还需...

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    图像语义分割实践(二)数据增强与读取

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    图像语义分割实践(一)数据制作与转换

    图像语义分割实践(一)数据制作与转换 语义分割实践过程中,网上常用公开数据集和模型都是打包固化的,只要配置环境一致就可以进行所谓“复现”,但是这...

  • Python语法

    数据类型 字词句段1、数字 2、字符串1、列表2、元组字典int、string[ ]、( ){'key':value}备注 其他数据类型

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    PyQt5语法

    保存PyQt5类的使用手册到本地 新知识拓展 烧写指定板子——保存文本

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以智能之心赴智能之梦。