1.使用stream转换String集合ListstrList2=Arrays.stream(str.split(“,”)).collect(Collectors.toList());2.先用split将字符串按逗号分割为数组，再用Arrays.asList将数组转换为集合ListstrList1=Arrays.asList(str.split(“,”));此方法仅能用在将数组转换为List后，不需要增删其中的值，仅作为数据源读取使用。3.通过ArrayList的构造器String[]strArray=newString[2];ArrayListlist=newArrayList(Arrays
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。网友纷纷表示，太卷了！谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授WenhuChen表示「这也太快了」。AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：Grounded-Segment-Anything：自动检测
Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。网友纷纷表示，太卷了！谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授WenhuChen表示「这也太快了」。AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：Grounded-Segment-Anything：自动检测
非常感谢作者midasklr的开源项目！源码地址：midasklr/yolov5ds:multi-taskyolov5withdetectionandsegmentation(github.com)https://github.com/midasklr/yolov5ds关于作者：CSDN：MidasKing的博客_CSDN博客-目标检测,python,opencv领域博主GitHub：midasklr(github.com) 参考博文：yolov5ds/READMECH.mdatmain·midasklr/yolov5ds(github.com)Yolov5同时进行目标检测和分割分
非常感谢作者midasklr的开源项目！源码地址：midasklr/yolov5ds:multi-taskyolov5withdetectionandsegmentation(github.com)https://github.com/midasklr/yolov5ds关于作者：CSDN：MidasKing的博客_CSDN博客-目标检测,python,opencv领域博主GitHub：midasklr(github.com) 参考博文：yolov5ds/READMECH.mdatmain·midasklr/yolov5ds(github.com)Yolov5同时进行目标检测和分割分
说在前面生信宝库对单细胞亚群注释这个问题已经写了很多推文了，如：一文解决单细胞亚群注释的所有问题;SciBet:一个软件解决单细胞注释所有烦恼;mtSC：整合多参考数据集进行单细胞亚群注释等，分别从各个角度来揭示单细胞亚群注释中要注意的问题和技巧。作为单细胞数据分析最核心的步骤之一，细胞亚群注释的准确性直接关系到后续的所有分析，因此对这个问题怎么强调都不为过。Immugent在之前的推文：生信综述？带你解锁高分单细胞发文骚操作！中介绍了如何通过汇总或者对比具有特定功能的软件，从而发表高分纯生信文章。本期推文Immugent就来介绍一篇总结了截止到2021年所有的单细胞注释软件，相关文章以题为：
说在前面生信宝库对单细胞亚群注释这个问题已经写了很多推文了，如：一文解决单细胞亚群注释的所有问题;SciBet:一个软件解决单细胞注释所有烦恼;mtSC：整合多参考数据集进行单细胞亚群注释等，分别从各个角度来揭示单细胞亚群注释中要注意的问题和技巧。作为单细胞数据分析最核心的步骤之一，细胞亚群注释的准确性直接关系到后续的所有分析，因此对这个问题怎么强调都不为过。Immugent在之前的推文：生信综述？带你解锁高分单细胞发文骚操作！中介绍了如何通过汇总或者对比具有特定功能的软件，从而发表高分纯生信文章。本期推文Immugent就来介绍一篇总结了截止到2021年所有的单细胞注释软件，相关文章以题为：
文章目录前言一、数据标注二、halcon训练预测流程步骤1.Json文件转label图片1.解析json2.生成label图片2.转化halcon训练所需的hdict1.定义输入的文件路径以及输出的路径2.读取classes.txt文件3.设置halcon字典内容4.hdict效果展示3.halcon脚本-模型训练1.定义变量2.模型参数定义3.读取数据集4.预现实标注效果5.学习率修改6.读取模型文件7.设置模型参数8.训练4.halcon脚本-模型评估1.参数定义2.模型读取及设置3.模型评估及验证4.模型保存5.halcon脚本-模型预测1.参数变量设置2.模型参数设置3.模型预测总结前
