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将Python程序打包成exe文件
我新写了一篇更加完整的文章，与这篇文章相比，它新增了两种打包方式：多python文件打包和含有资源文件的打包方式，具体请戳链接： 用 Pyinstaller 模块将 Python 程序打包成 exe 文件（全网最全面最详细&#x…
Python之字符串
雾都之菜魚与Python恋爱的第三天 “字符串”
一、什么是字符串 （大家好！！！我是菜魚，在与Python恋爱的第二天我有浅浅的提到什么是字符串今天呢我将详细的去讲解） 字符串的理解（字符串是用’&am…
anaconda配置python环境
打开Anaconda Prompt
1、查看conda中环境情况：
conda env list
2、安装python环境（环境名称为my_env）
conda create -n my_env python
3、安装python环境，版本号为3.7
conda create -n my_env python3.7
如果输入以上两行命…
pycharm配置python环境
文章目录 安装pycharm安装pythonpycharm配置python,并激活pycharm界面运行一下取消更新 安装pycharm
PyCharm 的下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#sectionwindows 版本分为community(社区版)和professional(专业版)
1.选择专业版安装
点击I…
Python类的定义和使用
Python类的定义和使用 一、前言二、定义类三、创建类的实例四、“魔术”方法——_ init _()五、创建类的成员并访问1.创建实例方法并访问2.创建数据成员并访问 六、访问限制 一、前言 在Python中，类表示具有相同属性和方法的对象的集合。在使用类时，需要…
Python读取json文件
使用python读取json文件,输出结果为字符串或python对象
如下图,data目录下有test.json文件 现在可以通过python读取该json文件,并输出为两种不同类型(python对象、字符串)的数据
1.输出为python对象，这里使用的是json模块的load()方法
（1）…
Python实现人脸识别
文章目录 叨叨几句准备工作代码流程叨叨几句
哈喽兄弟们，今天实现一下人脸识别。
先问大家一个问题 什么是百度Aip模块？
百度AI平台提供了很多的API接口供开发者快速的调用运用在项目中 本文写的是使用百度AI的在线接口SDK模块（baidu-aip）进行实现人脸识别
除了人脸识别…
Python绘制折线图
一、安装matplotlib
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple二、matplotlib图像简介
matplotlib的图像分为三层，容器层、辅助显示层和图像层。
容器层主要由Canvas、Figure、Axes组成。
Canvas位于图像的最底层，充当画…
使用 Python 生成二维码
使用 Python 生成二维码
现在二维码应用随处可见，生活中二维码可以说是无处不在了：加好友，付钱，扫个码。python生成二维码非常方便。本文就来讲解如何用python开发生成二维码。
二维码基础知识
二维码是用某种特定的几何图形按…
Python数据分析实例
Python数据分析
Python爬取网页数据
// An highlighted block
import requests
if __name__"__main__":response requests.get("https://book.douban.com/subject/26986954/")content response.content.decode("utf-8")print(content)// An …
python装饰器详解
python中的装饰器(decorator)一般采用语法糖的形式，是一种语法格式。比如：classmethod，staticmethod，property，xxx.setter，wraps()，func_name等都是python中的装饰器。 装饰器，装饰的…
新型实例分割网络PANet（Path Aggregation Network for Instance Segmentation）源码和更新详解
PANet是18年的一篇CVPR，作者来自港中文，北大，商汤与腾讯优图，PANET可看作Mask-RCNN，是在Mask-RCNN基础上做的几处改进。
PANet源码百度网盘：https://pan.baidu.com/s/15H4XBAVXsz_lnwMXduXEBw 提取码&…
PANet：YOLOv4中的路径聚合网络
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 是最重要的计算机视觉过程之一，它将图像分割成更小的、多个片段，这样的话，目标的表示和进一步的分析就变得简单。这个过程有各种各样…
PANet：基于金字塔注意力网络的图像超分辨率重建（Pytorch实现）
PANet：基于金字塔注意力网络的图像超分辨率重建
[!] 为了提高代码的可读性，本文模型的具体实现与原文具有一定区别，因此会造成性能上的差异 文章目录 PANet：基于金字塔注意力网络的图像超分辨率重建1.相关资料2.简介3.模型结构4.…
【小样本图像分割-1】PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment
最近看SAM分割模型中多次提到了小样本图像的分割，为了能够搞清楚整个研究的思路，现在将小样本图像分割的论文内容做个笔记，用于备用。本次阅读的论文来自ICCV2019的一篇文章，用的是比较传统
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YOLOX加强特征提取网络Panet分析
在上一篇文章中，分享了YOLOX的CSPDarknet网络，详见YOLOX backbone——CSPDarknet的实现
在CSPDarknet中，有三个层次的输出， 分别是dark5（20x20x1024）、dark4（40x40x512）、dark3&…
深度学习论文导航 | 07 PANet：用于实例分割的路径聚合网络
文章目录 一、PANet简介二、整体结构分析2.1 自底向上的路径增强2.2 自适应特征层2.3 全连接融合层 三、性能表现3.1 在COCO上的测试效果3.2 在Cityscapes 和 MVD上的测试效果 四、总结 前言： 同图像识别、目标检测一样，实例分割也是最重要和最具挑战性的…
YOLOV4 PANet模块
第一个改进：为了提高低层信息的利用率，加快低层信息的传播效率，提出了Bottom-up Path Augmentation；第二个改进：通常FPN在多层进行选anchors时，根据anchors的大小，将其分配到对应的层上进行分层…
PANet（2018）
关键：根据提议的ROI在每层特征图上都裁剪相应区域的特征，然后池化为指定大小，然后用max将特征融合。使用融合后的特征做预测 Abstract:
神经网络中信息的流通路径很重要。我们提出PANet，通过增加从最底层到最上层的信息传输路径&…
将yolov5中的PANet层改为BiFPN
本文以YOLOv5-6.1版本为例
一、Add
1.在common.py后加入如下代码
# 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重
# 两个分支add操作
class BiFPN_Add2(nn.Module):def __init__(self, c1, c2):super(BiFPN_Add2, self).__init__()# 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是&a…