slim

论文阅读：Adaptive Fusion for RGB-D Salient Object Detection 这篇代码的创新点在于使用了SW层，使用SW_logits * img_logits + (1 - SW_logits) * (1 - depth_logits) 来获得最终的预测结果 另外一个关键点是使用了3种loss损失值 第一种损失值，即经过归一化的标签g_t 与 输出的结果logits的sigmoid的损失值 第二种损失值, 即将im_logits进行sigmoid转换为0, 1之间，然后使用sigmoid_im * label + (1 - sigmoid_im) * (1 - label) # 获得标签值与图片值的交叉熵损失值 将计算好的交叉熵损失函数与SW_map 计算-log的交叉熵损失函数，个人认为这个loss存在问题 第三种损失值，即edge_loss即边界的损失值 将预测的结果进行sigmoid操作，转换为(0, 1) 使用tf.reshape(tf.constant([-1, 0, 1], tf.float32), [1, 3, 1, 1]) 构造x方向的边界卷积 使用tf.reshape(x_weight, [3, 1, 1, 1]) # 构造y方向的边界卷积 使用tf.nn.conv2d(g_t, x_weight, [1, 1, 1, 1],

转自 https://www.cnblogs.com/dreamyu/p/7889959.html https://www.cnblogs.com/lifeofershisui/p/8135702.html 大家可能知道我们的工程在IDE（Pycharm）中运行和我们在cmd中运行的路径是不一样的，在pycharm中运行时， 会默认pycharm的目录+我们的工程所在目录为运行目录，而在cmd中运行时，会以我们的工程目录所在目录来运行 而在import包时，会首先从pythonPATH的环境变量中来查看包，如果没有你的PYTHONPATH中所包含的目录没有 工程目录的根目录，那么你在导入不是同一个目录下的其他工程中的包时会出现import错误 解决方法:在你运行的文件中将你的工程目录加入到PYTHONPATH中，具体方法如下: import os,sys sys.path.append("path") //path为你的工程根目录的绝对路径 如果此时你运行时依然报错，请先检查是否将根目录加入到了PYTHONPATH中，方法为: import os PATH = os.environ for key in PATH: 　　print(key,PATH[key]) 其他设置PYTHONPATH方法： PYTHONPATH是Python搜索路径

In this lesson you will learn to describe a person. 课上内容（Lesson） appearance -> ap pea ran ce 外貌 How to describe a person? < character -> ch a rac ter ['k æ rɪktɚ] 性格 appearance: face: 方脸 square face 圆脸 round face 瓜子脸 oval face body: short 矮的 medium 中等 tall 高的 fat （肥）or over weight（过重，肥胖） # 使用fat不是特别的 polite（礼貌） thin 瘦的 slim 苗条的 hair: wavy hair 卷发；波浪发 curly hair 卷发，卷发型；自然卷发 straight hair 直发 short hair 短发 相关 Adjective -> A d jec ti ve # d 没有发音 Nice 和蔼的 Beautiful 美丽的 lovely 可爱的 handsome （男子）英俊的；可观的；大方的，慷慨的；健美而端庄的 # han d some 这里的 d 没有发音 friendly .友好的；亲切的；支持的；融洽的，和睦的 sunshiny 晴朗的；阳光照耀的；向阳极好的

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/weixin_44633882/article/details/89054159 ------------------------------------------------------------------------------------------ 主流的CNN模型基本都会使用VGG16或者ResNet等网络作为预训练模型，正好有个朋友和我说发给他一个VGG16的预训练模型和代码，我就整理了一下。在这里也分享一下，方便大家直接使用。 系统环境 Tensorflow-gpu 1.12.0 Python 3.5.2 资料来源 官方slim说明 https://github.com/tensorflow/models/tree/1af55e018eebce03fb61bba9959a04672536107d/research/slim 主页里直接可以看到所提供的模型列表和下载链接。 我们选择vgg16来做个示范哈，虽然vgg16的准确率现在已经不算高。 拿到 vgg_16.ckpt 模型文件！ 直接贴上代码 vgg16预训练模型使用代码 import os import numpy as np import

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