- 随机旋转:随机旋转图像一定角度,以增加旋转不变性。 - 随机缩放:随机调整图像的尺寸,以模拟不同距离或缩放比例下的图像。 - 随机亮度、对比度和饱和度调整:随机调整图像的亮度、对比度和饱和度,以增加图像的变化范围。 通过应用这些数据增强操作,可以生成更多样化的训练样本,提高模型对于不同变化和噪声的适应能力。
1#参考自:https://blog.csdn.net/frank_haha/article/details/1198945412importtorch.nn as nn3importtorch.nn.init as init4importtorch.optim5fromtorch.utils.dataimportDataLoader6fromtorchvision.datasetsimportCIFAR107importtorchvision.transforms as transforms8fromtorchvision.utilsimportsave_image910latent_size = ...
importnumpyasnp# 指定图片大小,图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)plt.figure(figsize=(20,5))fori,imgsinenumerate(imgs[:20]):# 维度缩减npimg=imgs.numpy().transpose((1,2,0))# 将整个figure分成2行10列,绘制第i+1个子图。plt.subplot(2,10,i+1)plt.imshow(npimg,cmap=plt.cm.binar...
i2 = Image.fromarray(imgs[2]) # 通道3 img = Image.merge("RGB", (i0, i1, i2)) # 从数据,合并三个通道,生成image对象 name = "img" + str(i) + '.png' img.save("./data/cifar-10-batches-py_img/" + name, "png") # 文件夹下是RGB融合后的图像 for j in range(imgs.shape[...
CIFAR10数据集是一种常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。本文将介绍使用Pytorch框架在CIFAR10数据集上进行图像分类的方法,重点突出其中的重点词汇或短语。在CIFAR10图像分类任务中,常用的模型包括卷积神经网络(CNN)、Autoencoder、生成对抗网络(GAN)等。其中,CNN是最常用的模型之一,它由多个卷积...
构建图像分类网络(Pytorch官方手册CIFAR10案例) 引言 对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoader。
# 生成一个面积为原始图像面积0.64～1倍的小正方形, # 然后将其缩放为高度和宽度均为32像素的正方形 torchvision.transforms.RandomResizedCrop(32, scale=(0.64, 1.0), ratio=(1.0, 1.0)), torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), torchvision.transforms.ToTensor(), ...
图像切割:生成比图像尺寸小一些的矩形框,对图像进行随机的切割,最终以矩形框内的图像作为训练数据。 图像翻转:对图像进行左右翻转。 图像白化:对图像进行白化操作,即将图像本身归一化成Gaussian(0,1)分布。 为了进行对比实验,实验1只进行步骤1,实验2只进行步骤2,实验3只进行步骤3,同样训练5000轮,观察到loss变化曲线...
旋转:将图像在一定角度范围内旋转。 翻转:水平翻转或上下翻转图像。 裁剪:在原有图像上裁剪出一块。 缩放:将图像在一定尺度内放大或缩小。 颜色变换:对图像的 RGB 颜色空间进行一些变换。 噪声扰动:给图像加入一些人工生成的噪声。 使用数据增强方法的前提是,这些数据增强方法不会改变图像的原有标签。
从磁盘上加载图像并进行变换需要花费不少的处理时间。为了避免这些操作减慢训练过程,使用16个独立的线程中并行进行这些操作,这16个线程被连续的安排在一个 TensorFlow 队列中,最后返回预处理后封装好的tensor,每次执行都会生成一个 batch_size 数量的样本 [images,labels]。测试数据使用cifar10_input.inputs() 函数生成...