63、图片预处理:Resize and Crop

本文介绍了深度学习模型resnet50在推理前为何需要图像预处理,主要包括Resize和Crop两个步骤。Resize是通过插值算法调整图像尺寸,常用的有邻近插值和双线性插值。Crop则用于裁剪图像,常采用中心裁剪以保留关键信息。预处理代码中,使用了torchvision的transforms模块进行这两个操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在进行图像处理之前,很多时候需要对图片先进行预处理,而最常见的预处理方法是 Resize and Crop。

在 resnet50 的实战中,在进行一张图片的推理实验之前,我们也会对输入的图像进行 Resize and Crop 操作。

这一节就介绍下这两个预处理操作。

实际上,Resize and Crop 是两种图片处理方法,Reize 代表的是对图片进行缩放,Crop 代表的是对图片进行裁剪。

为什么在 resnet50 模型推理前需要对图像做预处理

进行预处理主要有以下几个原因:

  1. 将输入图片尺寸标准化:很多模型要求输入图像具有固定的尺寸,这是因为很多模型的架构或者学习到的参数是针对特定的输入尺寸来设计的,例如,resnet50 通常要求输入图像的尺寸在长宽方向为224x224像素。

  2. 提高计算效率:如果输入的图像尺寸很大,那么在计算时就会增加计算复杂性,同时会消耗更多的计算资源。通过预处理将图像 resize 到一个较小的尺寸,可以减少计算负担,加快模型训练和推理的速度。

什么是图像的 Resize

resize 一般指的是图像在长和宽方向上的尺寸缩放。目

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

董董灿是个攻城狮

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值