调整图像大小：由于ImageNet数据集中的图像大小不一，通常首先将所有图像调整到统一的大小。对于深度学习模型，常见的尺寸包括224x224、256x256或299x299像素。调整大小通常会使用双线性插值。裁剪和填充：在调整大小后，可能需要进行裁剪来保持图像的中心部分，或者使用某种形式的填充（如零填充）来保持图像的纵横比。归...
网络输入:将ImageNet数据集的图像下采样为256×256的固定分辨率图像输入。 网络输出:softmax输出网络对该输入图像分别属于1000个类别的预测概率。 1.2 提高训练速度 采用ReLU非线性单元替代原来的tanh激活函数,训练速度提高好几倍; 采用两个CPU并行化操作而不是单个CPU,降低了错误率且减少了训练时间。 1.3 面对更大规...
256)),# 将图片调整为256x256transforms.ToTensor(),# 将图片转换为Tensor])# 下载ImageNet数据集train_dataset=datasets.ImageNet(root='data/imagenet',split='train',transform=data_transforms)val_dataset=datasets.ImageNet(root='data/imagenet',split='val',transform=data_transforms)...
we down-sampled the images to a fixed resolution of 256 × 256. Given a rectangular image, we first rescaled the image such that the shorter side was of length 256, and then cropped out the central 256×256 patch from the resulting image. We did not pre-process...
数据集我采用的是UCMerced数据集,这是一个用于遥感图像分类的数据集,共21类,包含农场、飞机等,每类有100张图像,图像尺寸大小为256*256。 我们按照训练集:测试集=3:1的比例对数据集进行分割,得到训练集图片1575张,测试集525张。然后分别对训练和测试数据的路径信息生成了txt文本。
这个倍率也是基于224×224计算的,256-227=32,32×32=1024,平移反射1024×2=2048 数据增强的第二种形式包括改变训练图像中 RGB 通道的强度。具体来说是对整个 ImageNet 训练集中,对图像的 RGB 像素值执行PCA。对每个训练图像,我们找到的主成分的倍数,其大小与对应的特征值λiλi乘以一个随机变量αiαi成正比,...
ImageNet中有可变分辨率的图像,然而本文中的网络要求固定维度的图像输入,因此,通过进行下采样得到固定分辨率(256*256)的图像。 我们只对像素进行减去平均值处理。 3.网络的结构: 总共包括8个层:5个卷积层和3个全链接层。 ***(重要度)3.1ReLU 非线性处理 模型...
第二个卷积层将第一个卷积层的输出(响应归一化和池化)作为输入,使用256个大小为5×5×48的核进行过滤。第三、第四和第五卷积层相互连接,不需要任何池化或标准化层。第三个卷积层有384个大小为3×3×256的内核连接到第二个卷积层的输出(归一化、池化)。第四个卷积层有384个大小为3×3×192的核,第五个...
ImageNet 中很有不同尺寸的图像,我们的系统输入需要固定尺寸的图像,所以我们将图像下采样之256*256。对于一个矩形图像,我们首先将短的一边缩放至256,然后在此图像上中间位置裁出 256*256 大小的图像。除了在训练数据集上对每个像素值减去图像的均值外,我们不做任何的预处理。
第二卷积层将第一卷积层的(响应归一化和池化后的)输出作为输入,并用256个大小为5×5×48的内核对其进行卷积。第三,第四和第五卷积层彼此连接,它们间没任何池化或归一化层。第三卷积层具有连接到第二卷积层的(归一化,池化后的)输出的尺寸为3×3×256的384个内核。第四卷积层有384个大小为3×3×192的内核...