MMSegmentation

MMSegmentation官方使用文档整理 1.1 MM Segmentation目录结构 按照代码目录下的文件夹，MMSegmentation 代码库主要可以包含四个部分： （1）./tools 包括了调用 MMSegmentation 作为训练和测试入口的 ./tools/train.py 和 ./tools/test.py，预训练模型和数据集准备的转换脚本，以及部署和可视化相关的脚本。 （

官方文档：https://mmsegmentation.readthedocs.io/ 我的数据是RGB影像为.tif，标签影像为单通道（0-255）的.png影像，背景像素值为0，建筑物像素值为255 制作自己的数据集进行二分类步骤如下： 1、在mmsegmentation\mmseg\datasets文件夹下创建mydataset.py 注意：将reduce_zero_label=False，

mmsegmentation的调试我花了不少时间，我用的天池篡改检测数据，原始数据是jpg格式，label是0-255之间像素的一个png格式，这里有几个问题：1.0-255像素之间是多个值，而不是只有两类，实际上应该是两类任务。2.0-255像素应该是要0-1归一化的。 1.dataset上我选择的是cityscapes，因为看到数据集是标准的jpg+mask，但是cityscapes有171类

在资源允许的情况下，很多小伙伴想要使用MMSegmentation进行分布式训练，下面我们就来讲解一下如何进行分布式训练。 **MMSegmentation不支持使用DataParallel进行分布式训练，只能使用命令行调用自带的文件进行。**同时在用MMDataParallel的时候很多小伙伴可能报错，大家可以参考一下我的方法。 如果要在 Linux 服务器上使用分布式训练，可以执行以下操作：

       点击所需分割的面要素后即可选中，从外部绘制一条分割线穿过面再从另一面传出面后双击结束分割即可将原先面要素分割成两个面要素。如果勾选新建分割，则保留原要素，根据分割位置，生成两个新的要素。

       点击所需分割的线要素后即可选中，再次点击所需要分割的位置即可将要素分割。如果勾选新建分割，则保留原要素，根据分割位置，生成两个新的要素。

在前几节讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它关注如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。值得一提的是，这些语义区域的标注和预测都是像素级的。图9.10展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签。可以看到，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。 图像分割和实例分割 计算机视觉领

查找有关在 Pyspark 中使用自定义分区程序的一些信息。我有一个数据帧，其中包含各个国家/地区的国家/地区数据。因此，如果我在国家/地区列上重新分区，它会将我的数据分发到 n 个分区中，并将类似的国家/地区数据保留到特定分区。当我看到使用 方法时，这是创建一个倾斜分区数据。 一些国家，如美国和中国，在特定的数据帧中拥有大量数据。我想重新分区我的数据帧，这样如果国家是美国和中国，那么它将进一步拆

我们的分页采用的组件化实现方式，就是把一个分页菜单拆分成多个组件，比如 总页数 ， 上一页， 等。 //定制分页组件 define( 'PAGE_TOTAL_NUM', 1<<0 ); //总页数 define( 'PAGE_PREV', 1<<1 ); //上一页 define( 'PAGE_DOT', 1<< 2); //省略号 define( 'PAGE_L

问题内容： 如何用定界符分割字符串，但是如果转义了，则不能分割？例如，我有一个字符串： 定界符为，转义定界符为。此外，我想忽略转义的反斜杠，因此中的仍然是分隔符。 因此，使用上面的字符串，结果应该是： 问题答案： 使用黑魔法： 匹配一个反斜杠，后跟一个字符，将其跳过并匹配您的定界符。