一个RandomCrop方案-深度学习

最新推荐文章于 2025-09-26 02:12:11 发布
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#深度学习

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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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 2390
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。
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法
AI智能探索者的博客
05-23 901
深度学习是AI领域最热门的技术方向之一，从人脸识别到ChatGPT，其应用已渗透到生活的每个角落。但很多人在学习时遇到“资料太多无从下手”“理论听懂了但不会写代码”“学完就忘”等问题。本文聚焦在线学习场景，覆盖从0到1入门、进阶实战、持续提升的全流程，帮你用最少的时间成本建立系统化的深度学习知识体系。
RandomCrop随机裁剪
yangleileileilei的博客
05-09 829
【代码】RandomCrop随机裁剪。
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()
告别模糊与变形：pytorch-image-models中Resize与RandomCrop的黄金组合
最新发布
gitblog_00491的博客
09-26 442
你是否还在为训练图像模型时出现的过拟合、细节丢失问题头疼？是否尝试过多种数据增强方法却效果不佳？本文将带你深入了解pytorch-image-models（以下简称timm）库中两种核心数据增强技术——Resize（尺寸调整）与RandomCrop（随机裁剪），教你如何通过这对"黄金组合"提升模型泛化能力。读完本文，你将掌握： - 如何使用Resize保持图像比例同时适配模型输入 - Random...
MindSpore实现图像分类之数据处理部分
xi_xiyu的博客
07-03 1481
简单介绍下图片分类模型的日常用处：例如给定数字图像，判断图像所属的类别：猫、狗、飞机、汽车等等。如果用函数来表示这个过程如下： def classify(image): label = model(image) return label 首先需要准备好本次演示使用的CIFAR-10数据集，可从MindSpore官网教程的实现图片分类页面中下载，数据集简介如下。 进入本次正题，处理数据集，下面是具体的操作说明和代码实现 先将数据预加载出来和预处理 加载数据集 ...
python中的 RandomCrop
weixin_45193103的博客
03-28 5814
#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 8022
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...
深度学习的应用
m0_67804957的博客
01-31 1548
本文介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统中的应用，并通过CIFAR-100数据集展示了图像分类实验的实现过程。
第六十三节：深度学习-模型推理与后处理
2501_91516851的博客
05-31 358
OpenCV深度学习的模型推理与后处理全攻略：从基础到实战，详解如何使用OpenCV DNN模块高效部署深度学习模型。内容涵盖模型加载、预处理、硬件加速配置、推理执行等关键技术，重点解析目标检测（YOLO）和语义分割的后处理流程，并提供性能优化技巧与工业/医疗领域实战案例。文章强调ONNX格式优先、混合精度推理和OpenVINO优化等最佳实践，帮助开发者实现跨平台高效模型部署。
什么是 随机裁剪（Random Crop）
一点点
04-24 1042
随机裁剪呢，简单说就是在一张图片或者一个东西上，随机地选一块区域给剪下来。给你举个生活中的例子哈。比如说你有一张很大的全家福照片，照片里有好多人，还有各种背景。现在让你随机裁剪。那就好比你闭上眼睛，随便在照片上画一个小方块（这个小方块就是裁剪的区域），然后把这个小方块里的画面剪下来。每次你闭上眼睛画的小方块位置都可能不一样，这就是随机的意思。在计算机图像处理里也是类似。计算机要处理一张图片的时候，它就按照一定的规则，随机在这张图片上选取一个矩形的区域，然后把这个区域的图像保留下来，这就是随机裁剪。
医学图像预处理----RandomCrop（随机剪裁）
winner19990120的博客
12-06 1086
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.
coco数据集格式的RandomCrop
llf000000的博客
12-12 289
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 2368
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 5630
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 1321
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
03-18 998
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
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