路径深度学习中与Unet的连接
是指在路径深度学习中使用Unet模型进行图像分割任务。Unet是一种经典的卷积神经网络架构，常用于图像分割任务，特别适用于医学图像分割。
Unet的连接是指其特殊的网络结构，包括编码器和解码器两部分。编码器负责提取图像的高级特征，通过一系列的卷积和池化操作逐渐减小图像的尺寸和通道数。解码器则通过上采样和卷积操作逐渐恢复图像的尺寸和通道数，并将编码器中的低级特征与解码器中的高级特征进行连接，以获得更准确的分割结果。
路径深度学习是一种基于图的深度学习方法，通过建立图模型来处理结构化数据。在路径深度学习中，Unet的连接可以用于图像分割任务，其中图的节点表示图像的像素，边表示像素之间的关系。通过Unet的连接，可以有效地利用图像中不同像素之间的关系，提高图像分割的准确性。
在路径深度学习中，与Unet的连接相关的腾讯云产品是腾讯云AI智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/aiia），该产品提供了丰富的图像分析功能，包括图像分割、目标检测等。用户可以使用腾讯云AI智能图像分析的API接口，结合Unet的连接进行路径深度学习中的图像分割任务。
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4回答
关于Unet架构图片中的复制和裁剪箭头，我有一个问题：
我理解从合同和转移到昂贵路径的实现，但我不理解这些内部连接。复制和裁剪意味着什么?这种操作带来了什么好处？？这就像ResNet中的跳过连接吗？
浏览 2提问于2018-10-31得票数 2
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我对用于医学成像的分割模型很感兴趣。当我看到最先进的建筑时，我倒在了一张关于一种新建筑Unet++的纸上：
UNet++：一种用于医学图像分割的嵌套U-Net体系结构--来自亚利桑那州立大学的周宗伟、马赫富祖拉赫曼·西迪基、尼玛·塔伊巴赫什和梁建明
和Unet一样，它有一个具有跳过连接的编码器/解码器结构(将编码器的细粒度特征映射添加到解码器中)。但是，在Unet++中，跳过连接是嵌套和密集的，因此模型可以提高捕获细粒度细节的能力。
与欧洲教育组织的第二个不同之处是使用深度监督。这些报纸说，深入的监督可以使：
该模型以两种模式运行: 1)精确模式，所有分割分支的输出均为平均值；2)快速模式，其
浏览 0提问于2020-11-06得票数 5
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我目前正在UNet上研究中风的分类问题。任务基于病变面积的大小(大- 1，小- 0).请注意，这些标签实际上是由我生产的(我将努力改进它)，所以它们并不是那么准确。当我训练20世纪时，我的精度在0.5左右，损失在0.6左右，基本上说我的模型是随机选择的。那么，我该怎么做才能让我的模型再次学习呢？
这是我正在使用的Unet：
`import keras_unet
def define_unet(n_filters=neuron,
n_layers=4,
dropout_rate=0.25):
model_un
浏览 14提问于2022-11-29得票数 -1
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我想要应用迁移学习(使用来自UNet或ResNet的预训练编码器的权重初始化我的自定义网络的编码器)。所以问题是:给定Pytorch中的UNet或ResNet实例，如何提取PyTorch中ResNet或UNet的编码器部分？ This blog展示了这样做的一种方法，但它首先要求我拥有UNet或ResNet类，这对我来说并不实用。因为UNet或ResNet的实例是通过net = get_resnet(depth=34)这样的函数获取的，所以我只能获取UNet或ResNet的实例，但不能获取它们的类。
浏览 24提问于2021-07-29得票数 0
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UNET架构就像是前半部分的编码器和后半部分的解码器。在简单的自动编码器中，我们不使用Transpose2D Conv。上采样是如何发生的，如果我们在自动编码器中使用Transpose2D，它与UNET有什么不同？
浏览 57提问于2021-02-03得票数 0
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我正在构建一个UNET模型。我被困在一件事上，如果我们必须将两个图像作为输入传递给UNET，我们可以通过连接它们来完成它，就像下面的代码一样
inputs = []
for _ in range(num_inputs):
inputs.append(Input((self.input_height, self.input_width, self.input_features)))
x = concatenate(inputs)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
但是，
浏览 5提问于2021-02-06得票数 5
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我想尝试实现一个自动编码器完全连接的卷积神经网络作为Unet，以将一幅图像转换为另一幅具有未知非线性关系的图像。 我有高斯核卷积算法，它工作得很好，但我想尝试一些机器学习的方法。 你有没有其他的ANN架构的想法？没有标准的完全连接的ANN (已经尝试了很好的效果)，非常感谢
浏览 13提问于2020-01-16得票数 0
我有一个二进制语义分割问题，在我的脑海中有两种方法。 方法一: Unet输出一个带有乙状结肠激活的类，然后使用骰子损失来计算损失 方法2:将基本事实连接到它是相反的，因此有两个类。Unet的输出是2个类，并对它们应用softmax激活。然后使用骰子损失来计算损失。 哪一个是正确的？
浏览 33提问于2020-01-18得票数 0
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我使用的是的卷积神经网络(CNN)，名为make_unet。它的工作和代码能够与CNN一起运行。但我知道，在深度学习中，你必须初始化权重来优化神经网络。
Keras中的清楚地表明使用kernel_initializer进行权重初始化。但是，我在我正在使用的make_unet函数中没有看到任何kernel_initializer。
任何能提供一些见解的人都将不胜感激。
浏览 4提问于2018-01-26得票数 4
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新的观众视图似乎改变了同步状态的方式。它不再使用UNet，但是每个组件都有一个状态同步服务。
我可以看到这如何同步场景中从一开始就存在的对象的更改，但是如果我想在运行时实例化预制件，它是如何工作的呢？
在旧的UNet实现中，我将使用NetworkManager在所有连接的设备上实例化它，预置文件将在任何地方创建，并且它对子组件的所有引用都是完整的。新的方法是什么？
浏览 0提问于2019-08-01得票数 1
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Unet到底是什么？
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每个对称的完全卷积网络都是Unet吗？ 下采样路径和上采样路径之间的跳过连接是否始终需要应用级联运算符而不是总和？如果我们使用sum，有什么不同呢？ 我可以假设如果一个网络有不相等的no。在上采样层和下采样层中，它是FCN而不是Unet？
浏览 45提问于2019-02-03得票数 0
因此，我一直在运行一个测试，看看有多少网络能够在特定客户的数据集上执行道路分割。我在测试UNET、RDRCNN和Tiramisu。
尽管RDRCNN和Tiramisu不能可靠地训练，但UNET是可靠的。在训练过程中，验证性丢失和准确性平台。在查看结果之后，网络看起来就像是在猜测单个像素值，从而推断出所有一种颜色的平方。
我试着降低学习速度，使用一个简单的优化器，比如SGD，并确保我用相同的加载器加载数据。我也尝试用骰子/jaccard的损失来解释阶级的不平衡。这些都不起作用。
以前有人经历过这种事吗？任何帮助都将不胜感激。谢谢!
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
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我正在尝试用TensorFlow 2.7和python3.8实现Unet。我正在遵循指南，但在运行架构时，我面临一个问题。
我面临的问题是在使用连接输入和Conv2DTranspose时。
我也在寻找各种实现的Unet，但所有都是以不同的风格和不同版本的tensorflow。
请让我知道可能的解决方案，因为这段代码看起来很干净，我不想寻找不同的复杂版本。
import os
from skimage.transform import resize
from skimage.io import imsave
import numpy as np
import tensorflow as tf
浏览 8提问于2022-02-01得票数 0
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给定一个一般的无向图，我们如何在O(N+M)时间内打印出图的所有两个相关的分量？我知道Tarjan的算法，它用于输出一个无向图的所有交点，但我发现很难将算法扩展到打印两个相关的部分。我试着搜索google，但是我得到的所有结果都没有用上我的测试用例，因为他们错过了算法的边缘案例。
请有人为这个问题提供工作代码。
Def:两个连接的组件是一个连通的子图，它不包含顶点，其删除将断开子图的连接。
编辑:我已经成功地实现了由尼可拉斯提供的中描述的算法。现在我有了一个不同的问题，如何才能找到没有边的无向图的子图，它的删除会使子图断开。请帮我解决这个备用问题。
浏览 0提问于2014-02-12得票数 10
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我正在学习一个联合/查找结构的“加权快速结合路径压缩”算法。对该算法进行了详细的说明。以下是Java的实现：
public class WQUPC {
private int[] id;
private int[] sz;
public WQUPC(int N) {
id = new int[N];
sz = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
id[i] = i;
sz[i] = 1;
}
}
int root(int i) {
while (i !=
浏览 4提问于2016-09-02得票数 3
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如何在联合5中从“登录”场景切换到"Stage1“场景？我在连接的客户机上建立到服务器的HLAPI连接(UNET)，然后客户端登录，然后将它发送到另一个场景。
如何在不失去连接的情况下做到这一点？因为在没有预设的情况下，加载的场景将是全新的。
我知道有DontDestroyOnLoad()，但我不认为这是保持网络连接的好方法？
我确实意识到以前有人问过一些类似的问题，但是我找不到任何关于UNET和Unity5的问题。
浏览 4提问于2017-04-07得票数 0
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根据罗恩·韦恩的说法，你可以在O(log(n))时间内分割和连接红黑树。见他的作品：
然而，我仍然不相信分割的运行时间真的是真的。
其思想是，split使用最坏情况的日志(N)连接。这些连接是快速完成的，因为我们可以从最后的级联中通过记住p来找到节点p。
问题是，级联启动了修复(平衡)算法，据我所知，该算法采用O(log )(参见伪代码中的级联步骤5)。这给我一个log(n)*log(n)的运行时间，因为拆分将导致最坏情况的log(n)连接。
罗恩·韦恩( Ron )在他的论证中没有考虑到修正算法。我在分析中遗漏了什么，或者算法是错误的？
浏览 9提问于2015-03-13得票数 1
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UNet随机断开
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对于一个基本的网络场景(两个玩家转换和偶尔的RPC)，我一直有一个固定的UNet退出。由于超时，连接会中断。
连接可靠地下降在5分钟内，大部分在30秒内。我在网上读到UNet经常这样做。我已经尝试将NetworkDropThreshold和OverflowDropThreshold提高到90%。我还将ping超时设置为5秒。
有什么解决办法吗？我两人都用wi，我用的是团结5.6.0f3。
浏览 3提问于2017-06-19得票数 3
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在我的人工智能课程中，我学习了BFS、DFS和UCS。在我的算法课程中，我学习了Dijkstra的算法。
我们是否仅应用BFS和DFS之类的搜索算法来确定某个特定节点是否存在or，它是否也给出了像Dijkstra算法这样的最短路径？
浏览 0提问于2018-10-28得票数 1
我有一个文件夹，其中包含100+ .npy文件。此文件夹的路径为'/content/drive/MyDrive/lung_cancer/subset0/trainImages'. 此文件夹包含图像the .npy files中所示的.npy文件 每个.npy文件的形状是(3,512,512) 我想将所有这些文件合并到一个名为trainImages.npy的文件中，这样我就可以用它来训练我的unet模型。 我的unet模型接受形状(1,512,512)的输入。我将把上面的trainImages.npy文件加载到imgs_train中，如下所示，以将其作为输入传递到unet模型中
浏览 466提问于2021-01-29得票数 0
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我正在使用UNet和NetworkManager组件。当玩家连接到服务器时，我试着对我说‘我连接了’。我必须把它连载起来。我正在使用NetworkBehaviour，我认为这可能会导致失败。但我怎么才能序列化呢？
这是我的代码：
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using System.IO;
using UnityEngine.Networking;
public class MultiPlayerOyunKontrol : NetworkBehaviour
{
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
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我正在构建一个只有一个前景和一个背景的Unet图像分割模型(二进制分割)。 对于损失函数，我将骰子损失和二进制焦距损失相加 我想知道确保骰子损失和焦点损失的数量级相似是否很重要。 正如你在下面的摘录中看到的，二进制焦距损失是~ 0.0x，骰子损失是0.x。在这种情况下，损失优化是否会更关注骰子损失而不是焦点损失？我是否应该在二进制焦距损失中增加一个乘数？ ?
浏览 23提问于2020-11-25得票数 0
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我试图使用Unity Profiler来分析游戏，我可以在层次结构选项卡中看到有一个与NetworkIdentiry.UNetStaticUpdate()相关的18.3 KB。
📷
我想这是在Unity UNet API内部发生的，有什么解决办法来避免这种情况发生吗？为什么内部的统一调用会导致GC？
浏览 0提问于2018-11-01得票数 1
我能把假的RxFrameNtfs/DatagramNtfs发送到一个从webshell连接到API的应用程序吗？
例如，在调制解调器中，我希望创建一个ntf：
dgntf = new org.arl.unet.DatagramNtf(from:2,to:1,data:new String("hello"), priority:org.arl.unet.Priority.NORMAL, protocol:0, ttl:2)
我想把它发送到一个应用程序，用Python Unetsocket连接到调制解调器。本质上，我要寻找的是一种简单的方法来测试Python端，我可以在单个模拟调制
浏览 11提问于2021-03-31得票数 2
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我正在学习一些关于深度学习和CNNs的知识。我懂数学。然而，我有点困在一个与过滤器相关的基本概念上。在卷积层中，对应于深度的滤波器数目。例如，如果我有128个过滤器，我将将每个过滤器分别应用于图像。既然所有这些过滤器都被应用到图像上了，这会不会使图像完全连接呢？(图像连接到每个过滤器)。能给我一层不同尺寸的过滤器吗？
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
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我正在和CNN做迁移学习。我想用我的数据训练网络，但我在进行前向传递时遇到了这个错误：
Error using CHECK (line 4)
input data cell length must match input blob number
Error in caffe.Net/forward (line 92)
CHECK(length(input_data) == length(self.inputs), ...
Error in main (line 79)
results= Unet.forward({data});
慢慢来，一步一步地解决错误，目前我的网络中只有一个数据层
浏览 8提问于2016-07-25得票数 0
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随机梯度下降训练误差
、、、
我使用的是完全卷积网络。我的图片尺寸是512x512。这是我的数据集形成代码。
require 'image'
require 'nn
npy4th = require 'npy4th'
function scandir(directory)
local i, t, popen = 0, {}, io.popen
local pfile = popen('ls -a "'..directory..'"')
for filename in pfile:lines() do
浏览 8提问于2016-07-07得票数 0
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我有一个带有未加权边的无向连通图。如何构建生成树(解决方案可能不是唯一的)，以便最小化所有节点的深度总和？这显然不是寻找最小生成树，因为边的“权重”实际上取决于孩子的深度。
我认为，给定一个指定的根，深度和最小的树可以通过贪婪地将所有可以连接的子节点以广度优先的顺序连接到每个节点来形成。因此，我将通过应用相同的程序N次，指定N个节点中的每个节点作为根，并从N个候选节点中选择最小的一个，来找到总深度最小的树。这是一个有效的算法吗？如果它是错误的，或者是否存在更有效的方法，请指出。
浏览 8提问于2013-02-22得票数 8
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在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络.
对于我来说，这类NN在大学里是标准的，而DLNN现在非常夸张。去过那里，做过那件事-有什么大不了的？
我还听说堆叠的神经网络被认为是深度学习。深度学习是如何定义的？
我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：
神经网络在工业中的应用研究
有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。-也许其中有两个在NN上
用于小而简单的图像识别项目中使用的三层前馈神经网络。
没有对它们进行真正的研究(如博士论文)。
浏览 0提问于2016-10-04得票数 14
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我有一个WxHx3的图像大小，需要分割成21个类。在使用CNN通过一些图层之后，我获得了W/4 x H/4 x 512特征图。最后，我们将使用Convolutional和Deconvolutional层将其与softmax层中的标签进行比较。我有两个拓扑：
Softmax_loss Softmax_loss
^ ^
| |
浏览 5提问于2017-04-22得票数 1
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请原谅我在Python中相对缺乏经验，我正在尝试运行这段代码()，但解释器无法解析ini_file_io和model的引用(我看到了，但我在PyCharm和MS Visual Studio code上看到了相同的问题)。目录结构如下：
下面是main.py：( 和都在同一个目录中)
import os
import tensorflow as tf
from ini_file_io import load_train_ini #Unresolved Reference
from model import cgan_unet_xy #Unre
浏览 0提问于2018-10-24得票数 0
尝试运行Unet音频时，macOS GateKeeper显示以下错误消息：
"libyoda_phy_pa_x86_64.dylib" cannot be opened because the developer cannot be verified
终端读取：
> bin/unet audio
Native library yoda_phy_pa_x86_64 not found
浏览 1提问于2020-12-14得票数 2
2回答
组合2神经网络
、、、、
2图像作为输入，x1和x2，并尝试使用卷积作为相似性度量。其思想是，学习的权重代替了传统的相似性度量(互相关，NN，.)。定义我的前向功能如下：
def forward(self,x1,x2):
out_conv1a = self.conv1(x1)
out_conv2a = self.conv2(out_conv1a)
out_conv3a = self.conv3(out_conv2a)
out_conv1b = self.conv1(x2)
out_conv2b = self.conv2(out_conv1b)
out_conv3b =
浏览 0提问于2018-10-03得票数 6
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我正在使用一个用于医学图像分析的Unet分割模型，我想知道负样本(带有空掩膜)对于我的模型有多重要，以便了解一些图像是100%负的。我之所以这样问，是因为我提取了一堆负面数据，并将其添加到我的数据集中，这是一种艰难的负面挖掘，但我仍然得到了许多假阳性。Unet从反面例子中学到了什么吗？有没有其他方法可以强迫我的模型学习这些“负面”特性？
如果你也能提供相关信息(文章，论文，问题)，我将不胜感激。
亲切的问候
浏览 12提问于2020-02-05得票数 1
我是UnetStack这个领域的新手，非常感谢专家的帮助。
我创建了一个由4个节点组成的小网络。我正在尝试将我的客户机节点(例如节点B )连接到服务器节点(A)。我尝试了他们之间的沟通通过壳。我成功了。但当我通过探员尝试同样的方法时，我会面临错误。基本上，我的客户机代理保存客户端的套接字代码，与我的服务器的套接字代码相同。我的目标是在客户端和服务器节点之间实现功能齐全的通信。
我创建了一个服务器代理，客户机代理将这些代理添加到相应的节点堆栈中。在上述代理中，我尝试在各自代理的.groovy文件中实现服务器套接字代码和客户端套接字代码。服务器代理被添加到名为setup1.groovy的安装文件中
浏览 3提问于2021-04-28得票数 4
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VB.NET我正在研究计算点间最短路径的算法。我读过几篇文章，大多数都提到了。我在我的项目中使用了这个，它运行得相当好。
我已经研究了代码，并认为我理解大部分的逻辑。我现在要做的是能够做到以下几点：
将搜索限制在M连接或路径的最大值。一位司机可能愿意，比如说，最多只做两个连接。
不仅返回A点和B点之间的最短路线，还返回N条最短路线。司机可能会考虑其他的路线。
这两种选择可以吗？这个请求是关于可以这样做的现有库上的任何链接，或者是关于如何调整当前库以实现这两个选项的指导。
我们的系统中有与城市和连接的旅行。我们还根据距离和成本计算了一个权重。我的数据是这样的：
城市：
浏览 1提问于2019-07-28得票数 0
1回答
我们正在为我们的机构创建一个MMO风格的虚拟校园，我需要一些关于使用UNet的最佳实践和实现的建议。在阅读完之后，我得出的结论是，我可能应该在服务器构建中使用一个带有单独场景的项目。因此，我设置了它，它立即运行并启动一个专用服务器。然后游戏场景会自动连接，但是玩家不会被实例化，即使它被添加到网络管理器中。服务器场景只是一个带有UNet网络管理器组件的空白场景。
我对这种情况的看法是，为了获得更好的用户体验，游戏场景和所有用户交互应该发生在客户端，然后更新服务器，然后服务器更新其他客户端。(可以随意把它击落)。
如果上面的内容在正确的路径上，那么如何将服务器场景设置为鬼而不实际处理任何信息？
编
浏览 6提问于2017-04-13得票数 0
1回答
并行Q-学习
、、、、
我正在寻找学术论文或其他可信的来源，侧重于平行强化学习的主题，特别是Q-学习。我最感兴趣的是在进程之间共享Q表的方法(如果每个进程都有自己的进程，则将它们连接/同步在一起)。我也希望对链接/提到的来源中使用的方法进行简要的描述。
我应该指出，我使用神经网络(PyBrain)作为近似。
浏览 0提问于2016-01-14得票数 4
Pytorch1.0具有将模型转换为torch脚本程序(以某种方式序列化)的功能，以使其能够在C++中执行，而无需依赖Python。
详细信息在本教程中。
它是这样做的：
import torch
import torchvision
# An instance of your model.
model = A UNET MODEL FROM FASTAI which has hooks as required by UNET
# An example input you would normally provide to your model's forward() method
浏览 0提问于2018-10-02得票数 3
我想用unet音频连接两台计算机，这样我就可以在不同的计算机上传输和接收。我不能连接两台电脑。请帮我处理这个。
浏览 13提问于2022-05-05得票数 0
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在学习了很多Unet教程之后，我尝试将networkManager组件添加到一个空对象中。 但是我找不到它？是否将其从此版本中删除？ 希望你能给我一些建议，因为我正在寻找出版我的游戏。 我尝试了很多教程，也在Unity论坛上问了很多问题，但是组件没有显示出来。
浏览 160提问于2019-06-21得票数 1
docker run -it -v C：\User\HP\Documents\深度学习\土豆_项目:/土豆_项目-p 8605:8605 -入口点/bin//serving
它显示的是docker:无效的引用格式。
浏览 6提问于2022-06-06得票数 0
10回答
我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？
浏览 1446提问于2018-03-30
我正在尝试在其他神经网络中使用Unet model输出，问题是，我需要在没有尺寸的情况下获得真实的形状，您能告诉我如何做到这一点吗？unet_model.summary()显示了实际的形状，但是当我尝试获取输出张量时，它的形状是None unet_model = Unet(input_shape=(256,256,3),backbone_name='resnet50',encoder_weights='imagenet', decoder_block_type='transpose')
f_i = Input(shape=(256,256,3
浏览 18提问于2020-12-07得票数 2
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2回答
比方说，我们有1000个图像与它们相应的掩模.Correct我如果我错了，如果我们使用UNET，那么它将通过一些不同的卷积层，重新计算，池化等。它会根据相应的掩模来学习图像的特征。它会给物体贴上标签，然后学习我们在训练中通过的图像的特征。它将图像的对象与其对应的掩模进行匹配，只学习对象的特征，而不学习不必要的对象特征。例如，如果我们通过猫的图像，它的背景充满了一些不必要的障碍(垃圾桶，桌子，椅子等)。根据猫的面具，它只学习猫的特征。如果我错了，请详细说明你的答案？
浏览 4提问于2021-02-09得票数 1
3回答
我想知道为什么深度学习模式如此不稳定。假设我使用相同的数据集多次训练机器学习模型(例如logistic回归)，并多次训练深度学习模型(例如LSTM)。在此之后，我计算了每个模型的平均值及其标准差。深度学习模型的标准差比机器学习模型的标准差大得多。为什么会这样？
这与深度学习方法中的权值初始化有关吗？如果是这样的话，为什么模型不总是收敛在同一点上呢？
浏览 0提问于2021-11-09得票数 4
这个问题是关于用于网络的新的Unity UNet解决方案。
我想创建一个从一台服务器到另一台服务器的平滑过渡，但是看起来我不能同时使用多个NetworkManager实例。但是为什么呢？使用多个服务器连接有什么问题？是否有可能同时连接到两台服务器？
或者另一种情况:如果我想使用两个服务器:一个用于同步位置，第二个用于全局值，如金钱或其他东西，这是在MySQL数据库中同步的？在这种情况下我需要做什么？
浏览 0提问于2015-08-22得票数 2
我想在IntelliJ IDEA中建立一个网络模拟。为此，我正在尝试配置IDE以使用包中包含的2节点-network.groovy脚本。我可以运行模拟脚本和访问调制解调器通过网络接口，但一些外壳命令，如‘告诉’，‘主机’等将无法工作。
我到目前为止所采取的步骤：
将IDE中的环境变量配置为指向(unet_home=.../unet-3.0.0/)Made目录，这是中的一个新的运行配置，它的代码复制自2节点-network.groovy脚本，但更改了主变量：
import org.arl.fjage.RealTimePlatform
def unet_home = System
浏览 1提问于2019-10-10得票数 3
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