,这里介绍弹性变换。该算法最开始应用在mnist手写体数字识别数据集中,发现对原图像进行弹性变换的操作扩充样本以后,对于手写体数字的识别效果有明显的提升。 因为unet论文的数据集是细胞组织的图像,细胞组织的边界每时每刻都会发生不规则的畸变,所以采用弹性变形的增广是非常有效的。 下面来详细介绍一下算法流程: 弹性变...
例子:torchvision.datasets.mnist.MNIST —— n * [ tuple( data: tensor(c,h,w), label: int ) ] 自定义dataset类:一个父类继承,3个魔法方法 继承Dataset 魔法方法 __init__(self, path, dataset_type="train", transform=None)读取数据文件,加载全部原始数据,初始化之类的self.training_data, self.val...
比如:ASP.NET Core、Automapper、Dapper、Dapper-FluentMap、RabbitMQ、... 李明成 29 3678 深度学习实验项目一手写识别 2019-11-27 08:55 − 项目参考唐老师手写识别项目及数据集。 数据集是:mnist-demo.csv 具体的实验步骤: 1.读取数据集文件,shape为:(10000, 785),样式为: 进行one-hot编码,将Label...
通篇看下来,u-net的特点有以下几个: 不使用padding,不论是conv还是pooling。这可能减少了padding引入的0对数据的污染。 在预测图像边缘的时候,使用镜像而不是padding。 深层特征和浅层特征结合。 原文的loss加强了对边界的检测。当然,在很多复现中都没有使用原文的loss,因为这需要手工标注w_c(x)。 架构 u型的架...
第二个区别就是skip connection,FCN用的是加操作(summation),U-Net用的是叠操作(concatenation)。这些都是细节,重点是它们的结构用了一个比较经典的思路,也就是编码和解码(encoder-decoder)结构。 ②U型结构到底多深,是不是越深越好? 关于到底要多深这个问题,还有一个引申的问题就是,降采样对于分割网络到底是不...
在使用mnist数据集的时候,一直想看看数据中原来的图片,还有卷积层、池化层中的图片,经过不断的捣鼓,最后终于显示了出来。只看数据集中的图片用如下代码就好了: 1importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data2importnumpy as np3importmatplotlib.pyplot as plt4importpylab56mnist = input_data...
而截止目前，CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就，涌现出如VGG和Resnet等网络结构，并在ImageNet中...
mnist_main.c文件中,开始的几行用于根据tm_port.h中定义的数据使用对应的模型: #if TM_MDL_TYPE == TM_MDL_INT8 #include "../../tools/tmdl/mnist_valid_q.h" //#include "../../tools/tmdl/mnist_resnet_q.h" #elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP32 ...
A very simple and useful implementation of an Autoencoder and a Variational autoencoder can be found in thisblog post. The autoencoders are trained on MNIST and some cool visualizations of the latent space are shown. The equation that is at the core of the variational autoencoder is: ...
For instance, the standard datasets MNIST1 and CIFAR102 use images of 28 × 28 and 32 × 32 pixels in size. EfficientNet (Tan and Le, 2019) introduce a scaling capability to a baseline architecture, allowing larger images. These methods focus only on the image classification, that is, ...