一个RandomCrop方案-深度学习

最新推荐文章于 2025-02-27 13:27:31 发布
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分类专栏： 机器学习 Python 文章标签： 深度学习
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本文介绍了如何在PyTorch中使用RandomCrop技术，详细阐述了该技术在深度学习中的应用，提供了相关的代码实现。

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PyTorch深度学习实战（32）——Deepfakes
盼小辉丶的博客
01-15 4812
Deepfakes 可以用于创造出艺术作品和娱乐内容，能够将一个人的表演或特征应用到不同的情境中，为电影、视频和游戏等领域带来创新和丰富多样的体验。也可以为电影制片人和视觉特效团队提供了更加高效和经济的方式来实现人物替换和数字化特效。在本节中，我们介绍了 Deepfakes 的基本原理并进行实现。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-目标检测（论文篇五）
qq_36130719的博客
04-15 2077
检测的图像，首先设置输入网络大小，然后将滑动窗口按照一定步长对图像进行滑动，微小的卷积神经网络，其使用卷积核在卷积神经网络中对输入图像信息进行卷积处理，传统行人检测技术进行分析，然后介绍基于深度学习行人检测算法，为后续行人检测。出，能够很好的描述行人的边缘，因此广泛应用于行人检测。的静态图像，往往采用梯度直方图方法获取行人图像的局部特征信息，然后计算所有。个单元格的特征将以不同的结果出现在最后的向量中，所有的小单元特征信息将构成。目的成果，使得行人检测检测技术成为基于深度学习目标检测领域的研究热点。
tensorflow中的随机裁剪函数random_crop
仙界天堂
07-02 2万+
tf.random_crop是tensorflow中的随机裁剪函数，可以用来裁剪图片。我采用如下图片进行随机裁剪，裁剪大小为原图的一半。 如下是实验代码import tensorflow as tf import matplotlib.image as img import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.InteractiveSession()
RandomCrop随机裁剪
yangleileileilei的博客
05-09 729
【代码】RandomCrop随机裁剪。
图像识别技术与应用（九）
2401_82413059的博客
02-27 286
1.导入tensorboard，实例化SummaryWriter类，指明记录日志路径等信息。#实例化SummaryWriter，并指明日志存放路径。在当前目录没有logs目录将自动创建。#调用实例#关闭writer2.调用相应的API接口，接口一般格式为：#即add_xxx(标签，记录的对象，迭代次数)其中，xxx指的是各种可视化方法。3.启动tensorboard服务。cd到logs目录所在的同级目录，在命令行输入如下命令，logdir等式右边可以是相对路径或绝对路径。
python中的 RandomCrop
weixin_45193103的博客
03-28 5746
#RandomCrop trans_random = transforms.RandomCrop((50,50)) trans_compose_2 = transforms.Compose([trans_random,trans_totensor]) for i in range(10): img_crop = trans_compose_2(img) writer.add_image("RandomCrop",img_crop,i) 官方文档如下： class RandomCro..
random_crop随机切割
大柠檬的博客
11-19 7941
通常用于切割图像数据。第一个代码例子请在本地运行 #例子1 import cv2 import tensorflow as tf img = cv2.imread("02.jpg) print(img) cv2.imshow("inputaa", img) import tensorflow as tf sess=tf.InteractiveSession() height, width = i...
医学图像预处理----RandomCrop（随机剪裁）
winner19990120的博客
12-06 1018
class RandomCrop(object): """ Crop randomly the image in a sample. This is usually used for data augmentation. Drop ratio is implemented for randomly dropout crops with empty label. (Default to be 0.2) This transformation only applicable in train mode.
使用 Mask RCNN 进行基于深度学习的对象检测和分割
Mr数据杨
11-24 1260
结合现代深度学习技术和传统的计算机视觉方法，能够在复杂的真实世界场景中实现高效准确的对象检测和实例分割。这不仅为研究人员和工程师提供了强大的工具，也为广泛的应用领域开辟了新的可能性。随着技术的不断进步，我们期待在未来看到更多创新和应用的出现。
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 12--图像描述（图说）
guoxinxin0605的博客
03-27 4986
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 12--图像描述（图说）摘要一、图像描述（图说）1.1 RNN2.2 LSTM原理2.3 图说模型Image Captioning2.4 NIC模型二、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation（U-Net：用于生物医学影像分割的卷积网络）2.1 摘要2.2 简介2.3 网络结构2.4 结论三、U-Net 摘要 本周主要学习图像描述，即为图片生成描述语言，输入某一张图片，输出的是一
coco数据集格式的RandomCrop
llf000000的博客
12-12 262
添加 RandomCrop 函数。添加RandomCrop模块。
8、随机裁剪 transforms.RandomCrop(）
热门推荐
lichaoqi1的博客
04-01 2万+
transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant') size：期望随机裁剪之后输出的尺寸 padding：填充边界的值，单个（int）,两个（[左/右，上/下]），四个（各个边界） pad_if_needed :bool值，避免数组越界 fill:填充 padding_mode ：填充模式 “constant”:利用常值进行填充 “edge”:利用图像边缘像素点进行填充
TensorFlow random_crop和multinomial等方法学习
捉不住的鼬鼠的足迹
08-14 2320
在学习斯坦福大学TensorFlow教程第二节课（https://www.youtube.com/watch?v=9kC836XhICU&list=PLQ0sVbIj3URf94DQtGPJV629ctn2c1zN-&index=2）的时候，遇到几个随机数生成的方法，这里学习一下。 第一个是tf.random_normal()，该方法就是用正态分布产生随机数，默认是标准正态分布。...
深度学习训练中为什么要将图片随机剪裁（Random Crop）
u010165147的博客
05-20 5116
这篇文章是用Markdown重写了原来的文章。图像分类中，深度学习训练时将图片随机剪裁（random crop）已经成为很普遍的数据扩充（data augmentation）方法，随机剪裁不但提高了模型精度，也增强了模型稳定性，但是它如此有效的核心原因是什么呢？仅仅是因为数据扩充吗？这个是下面我们需要研究的问题。
图像预处理-resize+random crop
November、Chopin
03-17 1233
在图像输入到CNN之前需要对图像做一些预处理，如resize和随机裁剪，这是在平时开发中写的代码片段，总结一下。 from PIL import Image import random def resize_and_randcrop(img, normal_width=256, normal_height=256): ''' @ img: PIL.ImageFile.ImageFile, rgb ''' # resize w, h = img.size if
使用pytorch的transforms.RandomCrop随机剪裁，使图像和标签随机剪裁区域对应
紫空的博客
04-18 1万+
使transforms.RandomCrop随机剪裁剪裁出相同区域
transforms.RandomCrop()的输入只能是PIL image 不能是tensor
LIZHEMGHONG的博客
03-18 943
这是原始代码 报错：TypeError: ‘builtin_function_or_method’ object is not iterable 这是更改后的代码 报错：TypeError: img should be PIL Image. Got <class ‘torch.Tensor’> 所以我输入tensor是不对的，应该输入PIL image 然而我看网上好多资料说这个函数对tensor和PIL都可以，不知道哪个是对的，我感觉应该是只能输入PIL image不能是tensor
Pytorch中RandomResizedCrop()的参数及用法
qq_43438974的博客
10-30 6361
Pytorch中的RandomResizedCrop()
pytorch初学笔记（四）：常见的Transforms使用（ToTensor、Normalize、Resize、Compose、RandomCrop）
CV在读
10-28 1万+
输入（channel,height,width）形式的tensor，并输入每个channel对应的均值和标准差作为参数，函数会利用这两个参数分别将每层标准化（使数据均值为0，方差为1）后输出。为了让归一化结果更加明显，我们创建3个step，并且依次修改不同的mean和std，查看对应结果。该方法的功能类似于在类中重载 () 运算符，使得类实例对象可以像调用普通函数那样，如果我们的输入在[0,1]之间，经过归一化之后结果即可在[-1 , 1]之间。结果如下，可以看到经过归一化后的图片产生了明显的变化。
hrsid深度学习项目案例
最新发布
03-16
### HRSID 数据集在深度学习项目中的应用分析 #### 1. 船舶检测任务 HRSID 数据集因其丰富的标注信息和高质量的 SAR 图像，成为船舶检测任务的理想选择。研究者可以采用 Faster R-CNN 或 YOLO 系列模型来实现目标检测功能。这些模型能够高效处理复杂背景下的船舶定位问题[^2]。 ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # 假设输入图像为 img_tensor output = model(img_tensor) print(output) ``` #### 2. 实例分割任务 针对实例分割需求，Mask R-CNN 是一种广泛使用的解决方案。通过训练 Mask R-CNN 模型，可以在识别船舶的同时生成精确的像素级掩码，从而满足更高精度的应用场景需求[^4]。 ```python from torchvision.models.detection import maskrcnn_resnet50_fpn mask_model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # 输入图像假设为 input_image segmentation_output = mask_model(input_image) print(segmentation_output) ``` #### 3. 数据增强技术 由于 SAR 图像是由电磁波反射特性形成，因此其成像机制与光学图像存在显著差异。为了提升模型泛化能力，在实际项目中通常会引入多种数据增强策略，例如随机裁剪、旋转以及噪声注入等操作[^5]。 ```python import albumentations as A transform = A.Compose([ A.RandomCrop(width=256, height=256), A.Rotate(limit=45), A.GaussNoise(var_limit=(10.0, 50.0), p=0.5) ]) augmented_image = transform(image=img)['image'] ``` #### 4. 性能评估指标 在基于 HRSID 的深度学习项目开发过程中，需定义合理的性能评价标准。常用指标包括平均精度均值（mAP）、交并比（IoU）以及召回率等参数，以便全面衡量算法效果[^1]。 ---
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