grid_image = torchvision.utils.make_grid(images, nrow=16) # nrow 表示每行显示几个图像 # 将网格图像从张量转换为 NumPy 数组,并交换通道顺序 grid_image = grid_image.numpy().transpose((1, 2, 0)) # 显示网格图像 plt.imshow(grid_image) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() 3、dra...
原因:灰度图像只有一个通道,而 make_grid 默认期望图像有三个通道(RGB)。 解决方法:在将灰度图像传递给 make_grid 之前,将其转换为三通道图像。 解决方法:在将灰度图像传递给 make_grid 之前,将其转换为三通道图像。 图像归一化问题: 原因:灰度图像的值范围可能不在 [0, 1] 之间,导致 make_grid 归一化...
EN深度学习研究的一个新兴领域是致力于将DL技术应用于3D几何和计算机图形应用程序， 对于希望自己尝试3D深...
1. 使用PIL读入的图片要转为RGB模式,然后要将图片对象转为numpy数组形式,在上面例子中转为数组后的单张图片维度为(1000,1000,3)。 2. 使用vutils.make_grid函数对图片进行拼接时,每张图片的数据类型都为torch.tensor,并且单张图片的格式应为(channel数,长,宽),上面例子中则是(3,1000,1000)。这样将16张图片拼...
1. 使用PIL读入的图片要转为RGB模式,然后要将图片对象转为numpy数组形式,在上面例子中转为数组后的单张图片维度为(1000,1000,3)。 2. 使用vutils.make_grid函数对图片进行拼接时,每张图片的数据类型都为torch.tensor,并且单张图片的格式应为(channel数,长,宽),上面例子中则是(3,1000,1000)。这样将16张图片拼...
npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) # get some random training images dataiter = iter(trainloader) images, labels = dataiter.next() # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels ...
npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show() # 随机获取一些训练图像 dataiter = iter(trainloader) images, labels = dataiter.next() # 显示图像和标签 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in ...
vision.transforms: 常用的图像操作,例如:随机切割,旋转,数据类型转换,图像到tensor ,numpy 数组到tensor , tensor 到 图像等。 vision.utils: 用于把形似 (3 x H x W) 的张量保存到硬盘中,给一个mini-batch的图像可以产生一个图像格网。 安装 Anaconda: ...
使用torchvision.utils.make_grid(images)将这批图像排列成一个网格,以便一次性显示多张图像。 最后,使用imshow函数显示这个图像网格,并打印出每张图像对应的类别标签,这些类别标签被定义为数字 0 到 9 的字符串表示。 这段代码的效果是在一张图中显示了一批随机训练图像,并在图像下方打印出它们对应的类别标签,以便...
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型,于 Kaggle: 全球小麦检测 🌾 上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。