模板：灰度处理-二值处理-轮廓检测-轮廓排序与数字对应上放到字典里
输入图像：灰度处理，礼帽处理，x梯度，闭操作，取轮廓，画到原图像上，得到轮廓的外接矩形，通过宽高比得到目标轮廓，目标轮廓取出，二值化，对每一组中各个数字轮廓提取，resize成和之前模板一样大小，用十个模板分别进行匹配并记录得分
2022-04-11 14:10:26
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这是个深度学习四大名著之一的《Python Machine Learning》第二版压缩包，，里面包含高清英文版PDF（包含书签，源码可复制），，和本书配套的源码及源码在github上的链接，，愿与诸君共勉，，加油加油！！！
2022-04-11 12:56:29
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modelnet标准数据集以及数据集的读取方法，其中modelnet40开头的压缩文件是数据，data中有对应的train和test的读取以及random drop and translate，能有效提高模型的准确率。直接可以使用，目前的sota的源码中大多都使用这一个数据集，需要pytorch环境
2022-04-10 23:41:41
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今天这篇文章向大家展示如何使用segmentation_models.pytorch实现语义分割算法。
通过这篇文章，你可以学到：
1、如何使用segmentation_models.pytorch图像分割框架实现语义分割算法？
2、如何使用和加载语义分割数据集？
3、如何使用交叉熵和diceloss组合？
4、如何使用wandb可视化。
5、了解二分类语义分割的常用做法。
6、如何实现二分类语义分割的训练。
7、如何实现二分类语义分割的预测。
我会在文章的末尾放上本文用的代码和数据集，可以让无法复现的朋友，通过下载我的代码快速复现算法，但是我还是希望大家能一步一步的去操作。如果有错误，也欢迎大家指正，谢谢！
原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124069990
2022-04-10 11:05:31
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