包括:数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、放射变换、亮度、饱和度和对比度变换等 数据标准化——transforms.Normalize 功能:逐channel的对图像进行标准化(均值变为0,标准差变为1),可以加快模型的收敛 output=(input-mean)/std mean:各通道的均值 std:各通道的标准差 i...
计算自己数据集图像像素的均值方差: import numpy as np import cv2 import random # calculate means and std train_txt_path = './train_val_list.txt' CNum = 10000 # 挑选多少图片进行计算 img_h, img_w = 32, 32 imgs = np.zeros([img_w, img_h, 3, 1]) means, stdevs = [], [] wi...
它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁,并深刻影响了后来的深度神经⽹络的设计。 2.1 残差块 ResNet 沿用了 VGG 全3x3卷积层的设计。残差块里首先有2个相同输出通道数的3x3卷积层。每个卷积层后接一个批量归一化层和ReLU激活函数。然后我们将输入跳过这两个卷积运算后直接加载最后的ReLU激活函数前。这样的设计...
在2月10日，Faster RCNN专栏由pprp同学起了个头，文章地址见这里：【Faster R-CNN】1. 梳理Faster R...
我们都知道,当图像数据输入时,需要对图像数据进行预处理,常用的预处理方法,本文不再赘述,本文重在讲讲transform.ToTensor和transforms.Normalize。 1.问题 transform.ToTensor(), transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)) 究竟是什么意思?(0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)又是怎么来的呢?
学习pytorch 的 transforms 一节中产生疑问:ToTensor操作中图像数据满足 [0,255] 条件会进行线性归一化,映射到 [0,1]。在ToTensor操作后一般紧接着Nomalize操作,又进行了一次标准差归一化。既然已经归一化了一次,为什么还要再来一次? 以下是我在网络上找到的一些答案: ...
具体来说,我们会将输入图片裁剪至224x224尺寸并且使用[0.485, 0.456, 0.406]和[0.229, 0.224, 0.225]两个参数作为均值和标准差进行归一化。归一化使得图片颜色通道数值中心化于0同时使得标准差为1。 接着我们可以使用PyTorch中的DataLoader接口将所有图片分成不同的批次。因为我们需要三种图片数据集——训练集,验证集...
将PIL.Image或numpy.ndarray类型的图片转为torch.Tensor类型,如果图片的灰度级在[0, 255],会除以255.0,归一化到[0.0, 1.0]。这个基本上每个数据集都会用到。 参数 不用给参数。 示例 >>>fromtorchvisionimporttransforms>>>importnumpyasnp>>>a = np.array([[255,199,30]], dtype=np.uint8)>>>a ...
Resize(256), # 调整图像大小以适应模型输入要求 transforms.CenterCrop(224), # 在调整后的图像中心裁剪出224x224的区域 transforms.ToTensor(), # 将图像转换为张量形式并归一化到[0,1]区间内 ]) image = preprocess(image).unsqueeze(0) # 添加批处理维度,将图像转换为模型输入格式 进行模型预测: with ...