原创 【599】keras.layers 裏面 Multiply、multiply & Add、add 的區別
再看 Attention U-Net 源碼的時候,注意到了有 keras.layers 裏面有 Multiply 和 multiply 兩個方法 它們可以實現相同的效果,但是語法稍有不同 # 按照圖層的模式處理 Multiply(
原创 【600】Attention U-Net 解釋
參考:Attention-UNet for Pneumothorax Segmentation 以上爲 Attention Gate 的原始結構圖,可以按照下面的結構圖進行理解: 輸入爲 $x$(左邊 up_sampling_
原创 【598】解決 Keras 保存模型無法加載使用的問題
參考:Keras模型保存與加載的問題 【問題描述】 正常來說,model.save("model.h5"),然後通過 load_model("model.h5") 就可以使用了,但是在具體操作的過程中報錯,有博客說明只有 Se
原创 【594】圖像讀取與顯示(mask圖像)
圖像轉數組 from keras.preprocessing import image img_path = target_img_paths[9] img = image.load_img(img_path) x = image.
原创 【595】列表、元組的相加操作
參考:列表、元組、字典、相加操作 簡單總結就是,列表與元組的相加,就是相當於 concatenation,就是變長了,而不是類似 numpy 的相關操作 列表相加: a=[1,2,3] b=[4,5,6] print(a+b)
原创 【597】keras 回調(callbacks)函數 以及 模型保存
參考:Tensorflow回調(callbacks)函數的使用方法 參考:Keras中的回調函數Callbacks詳解 參考:keras保存模型中的save()和save_weights() 實例化一個 myCallback 對象
原创 【596】keras顯示網絡結構圖
參考1:【推薦】怎麼顯示Keras的網絡結構和其中的參數 參考2:【推薦】Mac BigSur:安裝homebrew(國內源)+Graphviz 參考3:mac下的Graphviz安裝及使用 參考4:Mac 安裝 Graphviz-pyth
原创 【593】ResNet殘差網絡
參考:inception模型和卷積層的殘差連接的keras實現 參考:Keras Implementation of ResNet-50 (Residual Networks) Architecture from Scratch 參考:
原创 【592】Keras相關函數說明
參考:Keras API reference 參考:Keras: 基於 Python 的深度學習庫 tf.keras.Input:用於添加輸入張量 tf.keras.layers.Conv2D:二維卷積 tf.keras.
原创 【589】上採樣、反捲積、轉置卷積、空洞卷積
參考:反捲積和上採樣+卷積的區別 —— zhihu回覆 上採樣:就是將小圖片變成大圖片,因此可以通過插值的方式填充下沒有值的像素點,主要方法如下: 插值方法 近鄰插值(nearest interpolation):按照附近像素的值
原创 【588】獲取 Python 包的版本號
參考:How to check which version of Keras is installed? 本文以 keras 爲例 1. 通過 Python 獲取 import keras keras.__version__
原创 【590】Python logging 模塊
參考:python logging模塊,升級print調試到logging 參考:Python之日誌處理(logging模塊) 個人理解:通過日誌記錄來進行程序調試的各種輸出信息,可以設置不同的輸出級別,因此可以根據級別的設置來輸出不
原创 【587】安裝 labelme
目前在做計算機視覺,需要自己打標,被安利 labelme,但是目前此網站以及不支持註冊了,只能本地安裝來實現。可以按照網站說明一步步操作。 按照 https://github.com/wkentaro/labelme 操作完成的
原创 【591】通過 Terminal 直接獲取 GitHub 源碼
參考:在終端獲取GitHub代碼 步驟如下: 電腦上安裝 git 打開 Terminal,cd 到想要下載的文件夾位置 在 Terminal 中輸入 git clone [GitHub下載代碼] 獲取下載代碼如下:
原创 【089】◀▶ Microsoft Office 技巧
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