固定住训练的顺序等变量，使实验可复现
def setup_seed(seed):
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
setup_seed(1)
http://www.ishenping.com/ArtInfo/3265474.html
https://www.lizenghai.com/archives/30179.html
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一、前言 本篇主要介绍Map的计算，主要参考以下两篇文章 https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 https://blog.csdn.net/zhou4411781/article/details/105839357 二、TP、TN、FP、FN 这4个值由以下图就很好理解了 TP：实际…
前面在图像处理一栏中涉及到boxfilter 的时候，简单介绍过积分图，就是每个像素点是左边和上边的累加和，这样的话可以方便均值和方差，以及直方图统计的相关运算，这里再次结合网络资源重新单独对积分图做专门的介绍。 积分图的概念最早是由Paul Viola等人提出的，并被应用到实时的对象检测框架中。对于一个灰度图像而言，其积分图也是一张图，只不过…
对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随因素变化而表现不同。 每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确率（accuracy），精确率（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。 对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标…
循环神经网络（Recurrent Neural Networks） RNNs的目的是用来处理序列数据，在传统的神经网络模型中，网络结构是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的，但是这种网络对很多问题搜无能为力，例如，预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中的单词不是独立存在的，RNNs之所以称为循…
卷积神经网络与普通的神经网络十分相似：他们都由神经元构成，这些神经元拥有可学习的权重和偏差。每一个神经元接收一些输入，执行点积运算并以非线性可选择地跟随它。整个网络仍然表征一个单个可微分的分数函数：从一端的单个图片像素到另一端的类别分数。他们在最后一个（全连接）层上仍然有一个损失函数（例如SVM或Softmax），并且我们为学习常规神经网络而设计的所有提…
安装环境：Ubuntu 16.04lts 64位, gcc5.4 gpu1050ti，cuda8.0，cudnn5.1.10 1. 安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev libboost-…
In situation of finetuning, parameters in backbone network need to be frozen. To achieve this target, there are two steps. First, locate the layers and change their requires_grad a…
一 安装python2.7 去https://www.python.org/downloads/ 下载，然后点击安装，记得记住你的安装路径，然后去设置环境变量，这些自行百度一下就好了。 由于2.7没有pip ,所以最好装下。这是下载地址 https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads。下载好之后点击开始，搜索 CMD .…
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