低级错误，模型预测时，图片没有/255

最新推荐文章于 2025-05-02 23:44:38 发布

汪书鹏

最新推荐文章于 2025-05-02 23:44:38 发布

阅读量531

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chuxuezhew/article/details/99665627

深度学习专栏收录该内容

10 篇文章

订阅专栏

博客指出图片在训练时若没有进行除以255的操作，会导致结果出错，强调了图片训练时数据处理的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图片没有像训练时/255。结果会出错

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

汪书鹏

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

《Armv8/armv9架构入门指南》-【第十九章】ARMv8模型

baron-周贺贺-代码改变世界ctw

07-10

1292

平台模型，例如本章中描述的模型，可以在不需要实际硬件的情况下进行软件开发。软件模型从程序员的角度提供处理器和设备的模型。模型的功能行为等同于真实硬件。为了获得快速的模拟执行速度，牺牲了绝对时序精度。这意味着您可以使用 PV 模型来确认软件功能，但您不能依赖循环计数、低级组件交互或其他硬件特定行为的准确性。ARMv8‑A 基础平台中的处理器并非基于任何现有的处理器设计，但仍符合 ARMv8‑A 架构规范。ARMv8‑A 基础平台使用 ARM 快速模型技术，是 ARM 处理器建模解决方案套件的一部分。这些建模解

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)

热门推荐

weixin_43178406的博客

05-18

4万+

1. 模型保存与加载：综述 2. 前提总结 3. 仅保存模型权重 3.1 在内存中将权重进行迁移 3.2 将权重保存到磁盘上 3.2.1 Checkpoint(检查点) 3.2.2 使用tf.train.checkpoint()保存多个检查点 3.2.3 使用tf.train.checkpoint加载多个检查点 3.2.4 tf.train.checkpoint保存和加载单一检查点 3.2.5 save_weights保存检查点 3.2.6 save_weights保存成HDF5格式 4. 仅保存模型架构

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

关于低级错误

squaresun的博客

04-12

397

（1）if语句中=要用两个:if( == ); ( 2 )每一个语句后都要有' ; ';（3）数组尽量开大；（4）结束后要return 0;（5）cin>>;（6）cout>>;（7）注意方案优化；（8）不要将 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() ...

为什么有些图像在显示前要除以255？

sdlyjzh的专栏

11-30

2万+

imshow是用来显示图片的，如 >> I = imread('moon.tif'); >> figure,imshow(I); 而有时为了数据处理，要把读取的图片信息转化为更高的精度， >> I = double(imread('moon.tif')); 为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是

去除图片中仅为背景（全0，全255）的图片

Billie使劲学的博客

09-01

1009

在对遥感影像进行裁剪时，很多背景也会被裁剪出来作为一个图像，而背景值过多会影响网络性能。该代码主要去除全0图片，全255图片，仅含0和255的图片。

为什么图像预处理矩阵要除以255？

qq_26751379的博客

01-15

8575

首先将图片数据转化为实数类型。这一步将0-255的像素值转化为0.0-1.0范围内的实数。大多数图像处理API支持整数和实数类型的输入。如果输入是整数类型，这些API会在内部将输入转化为实数后处理，再将输出转化为整数。如果有多个处理步骤，在整数和实数之间的反复转化将导致精度损失，因此推荐在图像处理前将其转化为实数类型。 ...

AIGC音乐生成模型异常检测：识别生成错误

最新发布

AI天才研究院

05-02

1116

AIGC音乐生成技术为音乐创作带来了新的可能性，它能够根据用户的需求快速生成各种风格的音乐。然而，生成的音乐可能存在节奏混乱、和声不和谐、旋律不合理等异常情况。本文章的目的是提供一套有效的异常检测方法，用于识别AIGC音乐生成模型中的生成错误，确保生成的音乐质量。范围涵盖了常见的音乐生成模型，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，以及多种音乐特征的分析和异常检测算法。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍AIGC音乐生成和异常检测的相关背景知识；

人型机器人Bruce代码及模型

06-19

控制算法可以采用传统的PID控制、模型预测控制，或者更先进的学习方法如强化学习。在“BRUCE-OP-main”这个文件中，很可能是Bruce操作系统的主程序或者启动脚本。这个文件可能是整个系统的入口，包含了初始化设置...

大模型驱动的智能代码补全：个性化与通用性

AI天才研究院

10-21

1184

第1章引言与背景 1.1 大模型驱动的智能代码补全技术简介大模型驱动的智能代码补全（Intelligent Code Completion driven by Large Models）是一种利用深度学习和自然语言处理技术，通过大模型自动生成代码补全方案的技术。近年来，随着

语义分割任务中如何处理label为255的标签

qq_43152622的博客

01-24

4863

语义分割常用数据集Cityscapes中会将不需要用到的像素标签设置为255，但初学者可能会遇到困惑，我们在训练或者评估的时候遇到255的标签该怎么办呢？我们需要做的是忽略。训练计算loss时的处理 import torch from torch import nn class CrossEntropy2d(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=255): super().__init__() self.ignor

python运算符/、//的学习和图像处理中的/255

Kinono的小屋

02-17

5522

以下资料来自于： http://www.runoob.com/python/python-operators.html Python算术运算符以下假设变量： a=10，b=20：运算符描述实例加 - 两个对象相加 a + b 输出结果 30 减 - 得到负数或是一个数减去另一个数 a - b 输出结果 -10 乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 a * b 输出...

图像处理/255.0 和/127.5 -1

hudongloop的博客

07-25

1万+

在代码中看到图像的2种处理方式： img/255.0 img/127.5 - 1 第一种是对图像进行归一化，范围为[0, 1]，第二种也是对图像进行归一化，范围为[-1, 1]，这两种只是归一化范围不同，为了直观的看出2种区别，分别对图像进行两种处理：从图中可以看出，第二种方式图像显示的更黑，其直方图如下：同样，其直方图的分布规律相同，第二种分布相对稀疏。PS：关于其各自优点，今后遇到在补充。

图片归一化 img/255.0 和img/127.5 - 1对比

09-21

8002

图像训练时的数据处理

zjs975584714的博客

11-01

3121

当训练数据时，如果数据只是一列，而输出也是一列，那就对应着（train，label）输入模型即可。但是如果处理对象是图片时，应该如何将图片作为数据输入模型。我只记录到目前为止的理解作为参考，后续还会修改（应该会的吧！）一、对图片的结构的了解图片分成了彩色图和非彩色图：彩色图，我们用python中任意一个可以读入图片的函数读入查看，可以得到彩色图的维度是（H，W，channel=3）...

ImageJ批量操作时常见报错及其原因

qq_42940869的博客

07-08

1万+

ImageJ中，Process->Batch->Macro 的功能十分强大，通过使用代码可以批量地去处理大量的荧光图片。但是对于运行过程中的报错，却很难在网上找到解决方案。下面我汇总了一写常见的报错，并且将原因写在下面方便debug。 there are no images open 说明代码里面有多余的"close"。 Noparticles were detected. The threshold (255-255)may not be correct. 一般在analyze parti

【深度学习框架Keras】在小数据集上训练图片分类模型的技巧

bqw的博客

11-02

1万+

说明： 1.主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》； 2.代码运行环境为kaggle中的kernels； 3.数据集和预训练模型VGG-16需要手动添加； 4.卷积神经网络请参考：【深度学习】：卷积神经网络(CNN) # This Python 3 environment comes with many helpful analytics...

image 第二次使用就出错是怎么回事_智能车竞赛——使用vscode开发四轮摄像头组程序...

weixin_39729115的博客

11-25

306

一、前言之前的教程使用Python代码实现了四轮车的巡线，阿克曼模型确实在方仿真上效果都好多了，今天教大家将代码从python修改成cpp的，毕竟嵌入式程序还是以c语言为主，可以更好的移植到单片机上。修改代码这件事当然有个编译器的提示可以让我们达到事半功倍的效果啦，所以先讲解安装vscode这强大的ide来编写cpp代码。二、安装vscode2.1 安装Ubuntu makesudo a...