绝对路径 相对路径 从根目录开始写 从引用的文件所在目录开始写 也可以作为链接提示 target = _blank 新窗口打开 = _self 默认值 本窗口打开 = _new 新窗口打开 = _parent 父窗口打开 name/ID 设置锚点 href = "#name/ID" 应用锚点链接 参数 lowsrc : 设定低分辨率图片 alt : 设定图像显示文字 width.height 设置宽高 border:设定图像边框 align: 设定图像与文字的位置关系 top 文字的中…

RichLabel 简介 RichLabel基于Cocos2dx+Lua v3.x解析字符串方面使用了labelparser,它可以将一定格式的字符串,转换为lua中的表结构扩展标签极其简单,只需添加一个遵守规则的标签插件即可,无需改动已存在代码!!! (标签插件都在labels文件夹下) labelparser的详解labelparser在github上的源码RichLabel在github上的源码 支持图片(缩放,旋转,是否可见) 支持文本属性(字体,大小,颜色,阴影,描边,发光) 支持标签…

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,…

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30…

前提:ubuntu+tensorflow-gpu+python3.6 各种环境提前配好 1.下载工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models 下载时会遇到速度过慢或中间因为网络错误停止,可以换移动网络或者用迅雷下载. 2.测试环境 先添加slim路径,每次打开terminal都要加载路径 # From tensorflow/models/research/ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim 运…

页面输出list信息 return $this->render('index', [ 'model' => $model, 'cats' => $cats, 'findlist' => $findall, ]); <?php $str='';foreach ($findlist as $k => $list) { $str= $list['name'].$list['label_img'];?><?= Html::encode($str)?><b…

public function actionJiekou(){ $url = 'http://wap.guoshihui.com/_static/wap/video/startVideo.mp4'; //数组数据 $data = array( 'status' => '200', 'message' => '数组数据获取成功', 'url' => $url, ); //对象数据 $res = new Country(); $res->status = '888'; $res->…

ocr 文字区域检测及识别 # coding=utf- from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance from skimage.filters import threshold_otsu import skimage.morphology as sm from skimage.measure import regionprops import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import…

转自:http://blog.csdn.net/seeground/article/details/49177387?locationNum=3&fps=1 listWidget = QListWidget() #实例化一个(item base)的列表 listWidget.addItem('dd') #添加一个项 listWidget.addItems([]) # 从序列中添加子项 listWidget.setDragEnabled(True) #设置拖拉 listWidget.sortIte…

文章来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦.学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点.由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结. 1.安装:有各种方法,docker安装,使用logger.py脚本调用感觉都不简洁.现在的t…

tkinter 绘制GUI简单明了,制作一些简单的GUI足够,目前遇到的一个问题是不能同时排列显示多幅图片(目前没找到同时显示解决方法), 退而求其次,改成增加一个update按钮,每次点下按钮自动更新图片,注释掉的部分是原来的内核包,替换成自己的程序即可 import tkinter as tk from tkinter import * from tkinter import ttk from urllib.request import urlopen from PIL import Ima…

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153…

一.LINUX环境下操作: 1.安装交叉编译SDK (仅针对该型号:i.MX6,不同芯片需要对应的交叉编译SDK) 编译方法参考:手动编译用于i.MX6系列的交叉编译SDK 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow git checkout r1.10 Tensorflow与Bazel编译器(及CUDA,CUDNN)之间需要对应,否则会有兼容性问题. tensorflow…

from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision writer=SummaryWriter(log_dir="embedding") mnist=torchvision.datasets.MNIST("mnist",download=True) writer.add_embedding( mat=mnist.train_data.reshape((-1,28*28))[:100,:], metadat…

使用环境:win10 ,在jupyter notebook下运行 谷歌浏览器 1.环境安装 使用conda 安装,打开anacond powershell,输入pip install tensorboard ,然后安装pip install tensorflow 2.使用操作         在终端或者环境命令行下,打开程序所在目录,使用shift+右键进入cmd,输入jupyter notebook,进入环境,打开程序. (1)在程序开头加入 from torch.utils.tensorbo…

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练 在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py…

在60分钟闪电战中,我们像你展示了如何加载数据,通过为我们定义的nn.Module的子类的model提供数据,在训练集上训练模型,在测试集上测试模型.为了了解发生了什么,我们在模型训练时打印了一些统计数据,以观察训练是否正在进行.但是,我们可以做的比这更好:PyTorch和TensorBoard的集成,是一个用来可视化神经网络运行结果的工具.本教程使用Fashion-MNIST数据集说明它的一些功能,该数据集可以使用torchvision.datasets读到Pytorch中. 在本教程中,我们…