Matterport在Github上实现了MaskRCNN。我正在尝试为此训练我的数据。我正在用这个tool在图像上添加多边形.我在图像上手动绘制多边形，但我已经在下面手动分割了图像(黑白图像)我的问题是:1)region数据添加json注解时，有没有办法使用下面那个预分割好的图片？2)有没有办法为this训练我的数据？算法，不添加json注释并使用手动分割图像？我看过的教程和帖子都是用json注解来训练的。3)这个算法的输出明显是带掩码的图像，有没有办法得到黑白输出进行分割？这是我正在使用的代码on谷歌协作。OriginalRepoMyFork手动分割图片
我有一个Pandas面板，其中包含许多具有相同行/列标签的DataFrame。我想用DataFrames制作一个新面板，满足基于几列的特定条件。这对于数据框和行来说很容易:假设我有一个df，zHe_compare。我可以获得合适的行:zHe_compare[(zHe_compare['zHe_calc']>100)&(zHe_compare['zHe_med']>100)|((zHe_obs_lo_2s但是我该怎么做(伪代码，简化的bool值):good_results_panel=results_panel[all_dataframes[sum('zHe_calc'min_num]]
最近，我阅读了很多关于使用神经网络进行Q学习的文章，并考虑更新发电厂锅炉中现有的旧优化系统，该系统由一个简单的前馈神经网络组成，可以近似许多感官输入的输出。然后将输出链接到基于线性模型的Controller，该Controller以某种方式再次输出最佳操作，以便整个模型可以收敛到所需的目标。识别线性模型是一项耗时的任务。我考虑过用Q函数的神经网络逼近来整修无模型Q学习。我画了一张图问你我走对不对。我的问题:如果你认为我很好地理解了这个概念，我的训练集是否应该由一侧的状态特征向量和Q_target-Q_current组成(这里我'我假设奖励越来越多)以迫使整个模型朝着目标前进，还是我遗漏
我有一个数据集，其中包含如下所述的司机行程信息。我的目标是提出一个新的里程数或调整后的里程数，其中考虑了司机携带的负载和他/她驾驶的车辆。因为我们发现里程和载重是负相关的。因此，您携带的负载越多，您可能获得的里程就越少。此外，车辆类型也可能会影响您的表现。在某种程度上，我们正试图使里程数正常化，这样一个司机如果负重并因此获得较少的里程数，就不会受到里程数的惩罚。到目前为止，我已经使用线性回归和相关性来了解里程数与驾驶员承载的负载之间的关系。相关性为-.6。因变量是MilesperGal，自变量是load和Vehicle。DrvMilesperGalLoad(lbs)VehicleA71
我的目标是使用argparse编写一个Python命令行实用程序，该实用程序具有多个命令，每个命令都有不同的所需输入集。我尝试通读文档、一些Google搜索和堆栈溢出，但找不到任何内容。我可以想到一些可能的解决方案，但它们很难看，需要手动处理帮助文档和验证。我怀疑这是一种常见的、有效的解决方案已经广为人知的问题，我只是缺少合适的术语来搜索它，或者它有点晦涩难懂以至于没有张贴在很多地方。我现在最好的想法是拥有一个位置参数，并且根据该输入的值以某种方式对一组附加参数有不同的要求。也许我会解析两次？举个例子，这是一个类似的案例:有一个位置参数，动物动物选项有猫、蜥蜴、鱼对于猫来说，爪子、mu
我正在尝试实现一个函数来计算矩阵中每个元素的Relu导数，然后将结果返回到矩阵中。我正在使用Python和Numpy。根据其他交叉验证帖子，x的Relu导数是当x>0时为1，当x目前，我有以下代码:defreluDerivative(self,x):returnnp.array([self.reluDerivativeSingleElement(xi)forxiinx])defreluDerivativeSingleElement(self,xi):ifxi>0:return1elifxi不幸的是，xi是一个数组，因为x是一个矩阵。reluDerivativeSingleElement
Scikit学习问题l无法使用Sklearn和sklearn.grid_search的learning_curve。当我执行importsklearn(有效)fromsklearn.clusterimportbicluster(有效)。我尝试重新安装scikit-learn也仍然是同样的问题。我正在使用python3.5.6，Scikit-learn版本0.20.0Window10。importsklearnfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFold,cross_val_score,train_test_splitfromsklea
HuggingFace发表了一篇博客，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。此外，文末整理了几篇关于RLHF最热门的12篇必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。在过去几年里，基于prompt范式的AI生成模型取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。但其实这种生成模型很难训练。以语言模型为例，大多是采用“自回归生成”的方式，通过循环解码的
当使用urllib2在python(准确地说是EntoughtCanopy)上做一个简单的请求时，服务器拒绝我访问:data=urllib.urlopen(anurlicannotpostbecauseofreputation,params)printdata.read()错误:Accessdenied|play.pokemonshowdown.comusedCloudFlaretorestrictaccessTheownerofthiswebsite(play.pokemonshowdown.com)hasbannedyouraccessbasedonyourbrowser'ssig
我有一个包含3列的文件，其中前两列是坐标(x,y)，第三列是对应于该位置的值(z)。这是一个简短的例子:xyz011402171015111621182213我想根据文件中的x,y坐标从第三行创建一个值的二维数组。我将每一列作为一个单独的数组读取，并使用numpy.meshgrid创建了x值和y值的网格，如下所示:x=[[012]andy=[[000][012][111][012]][222]]但我是Python的新手，不知道如何生成第三个z值网格，如下所示:z=[[Nan15Nan][141618][17Nan13]]将Nan替换为0也可以；我的主要问题是首先创建二维数组。预先感谢您
