蔡不菜和他的uU们

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志合者,不以山海为远;道乖者,不以咫尺为近
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《---------- 公告牌 ----------更新,更新!!!》

在这里写一些关于博客的计划 最新动态 2023-11-29 设置当前文章排序 基于修改时间 显示,方便更新原来的文章 字帖项目下线了 抱歉 2023-06-23 整了一个导航页,主要是一些文档,工具类的网站导航, 点击这里直达 cC'nav 很久以前 2022-07-26 我的记录模块新增 《我的观影与推荐》 2022-07-09 在整理之前学习Java的笔记,准备发布,有JavaSE,JDBC,Spring,SpringMVC,SpringBoot,MyBatis,SSM整合。--------- [10%] 20…

2022年3月10日 4条评论 1451人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
有点想法儿

平凡,平凡

这篇文章我想慢慢写,虽然平时时间不多,但它值得……        这本路遥的呕心沥血之作,我虽曾有几次接触到,却没翻开过,真正去阅读。苦于没书可读的我,在这个暑假翻开了这本迟到的成长之书。

2021年10月1日 0条评论 1720人阅读 3人点赞 Csy 阅读全文
学习,学习

Latex语法—更新啦

    最近在学习机器方面的课程时,记笔记的时候,里面有很多的数学公式,学习了一下Latex,涉及到不少的语法,在这里收集整理了一下。在博客显示的时候,使用MathJax进行渲染,存在着一定的兼容问题,部分符号无法显示(应该选择一些兼容性更好的语法)。

2022年6月20日 1条评论 356人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
我的代码

CVPR2023论文批量下载脚本

代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ # @file name : ICCV2023-PDF-downloader.py # @author : 蔡不菜和他的uU们 https://www.caibucai.top/ # @date : 2023-11-22 15:31 # @brief : CVPR 2023 paper 下载 """ import threading import os import urllib3 import…

2023年11月22日 0条评论 11人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
我的代码

ICCV2023论文批量下载脚本

代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ # @file name : ICCV2023-PDF-downloader.py # @author : 蔡不菜和他的uU们 https://www.caibucai.top/ # @date : 2023-10-05 15:31 # @brief : ICCV 2023 paper 下载 """ import threading import os import urllib3 import…

2023年11月22日 0条评论 14人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
学习,学习

YOLOv8添加输出各类别训练过程指标

场景:当前YOLOv8训练过程中输出的是针对所有类别的各项指标,具体数据保存在 results.csv 这个文件中。有时候,我们想要得到具体类别训练过程中的指标情况,此时就没有办法了,使用val.py 也只是输出最终的一个各类指标,无法得到训练过程的指标数据,针对这一需求,进行修改,最终可以得到各项指标的一个csv文件 具体修改后效果如下: 各个类别训练过程的指标被保存到相应的result_xxx.csv 文件中 版本环境 YOLOv8 8月份版本,最新版本在测 修改 trainer.py 1 添加一个 save_…

2023年11月14日 0条评论 21人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
论文阅读与复现

YOLOv5使用ICCV2023蛇形卷积DSConv

DSConv 是ICCV2023 提出的一种受变形卷积启发提出的融合拓扑控制的卷积,其主要针对血管类似的细长形态目标的分割,具体内容可以去阅读论文:https://arxiv.org/abs/2307.08388 所以如果你的项目中有类似血管这种细长形态的目标,可以尝试一下蛇形卷积 代码链接 :https://github.com/YaoleiQi/DSCNet 主要文件就是 DSConv.py,首先测试了经过DSConv的维度前后变化, from models.DSConv_dev import My_DSCon…

2023年10月13日 0条评论 81人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
论文阅读与复现

论文阅读《Uninformed Students: Student–Teacher Anomaly Detection with Discriminative Latent Embeddings》

个人理解: 使用 集成 多个学生网络 来预测 经过在其他数据集预训练的老师网络,通过这种所谓的 预测不确定性 ,各学生网络 针对同一张图片【图片中的各个patch p(r,c)】 老师的输出作为 回归目标;此时 学生网络的预测不确定性和回归的误差 就作为了异常分数; 进一步,为了得到一个 能够输出 discriminative embeddings 的老师网络,作者使用了 两种方法来实现这一效果: 蒸馏一个效率低但性能强大的 分类网络 知识,这里面涉及到的一个损失 L_k 自监督 metric learning t…

2023年8月30日 0条评论 134人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
12345…9
十年之约
每日一句

后来你遇见的人都在试探,都在权衡,那些热烈的坦荡,可爱的真诚,勇敢的专一你再也不会遇见。

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