264 I和IDR

I和IDR帧都是使用帧内预测的。它们都是同一个东西而已,在编码和解码中为了方便,要首个I帧和其他I帧区别开,所以才把第一个首个I帧叫IDR,这样就方便控制编码和解码流程。IDR帧的作用是立刻刷新,使错误不致传播,从IDR帧开始,重新算一个新的序列开始编码。而I帧不具有随机访问的能力,这个功能是由IDR承担。IDR会导致DPB(参考帧列表——这是关键所在)清空,而I不会。IDR图像一定是I图像,但I图像不一定是IDR图像。一个序列中可以有很多的I图像,I图像之后的图像可以引用I图像之间的图像做运动参考。一个序列中可以有很多的I图像,I图像之后的图象可以引用I图像之间的图像做运动参考。

 

   对于IDR帧来说,在IDR帧之后的所有帧都不能引用任何IDR帧之前的帧的内容,与此相反,对于普通的I-帧来说,位于其之后的B-和P-帧可以引用位于普通I-帧之前的I-帧。从随机存取的视频流中,播放器永远可以从一个IDR帧播放,因为在它之后没有任何帧引用之前的帧。但是,不能在一个没有IDR帧的视频中从任意点开始播放,因为后面的帧总是会引用前面的帧。


### 关于LIDC-IDRI数据集与PyTorch的相关资源教程 LIDC-IDRI 是一个广泛用于医学影像分析的数据集,特别是针对肺部 CT 图像中的结节检测分割任务。为了将其应用于深度学习框架 PyTorch 中,可以参考以下资源方法。 #### 1. 数据预处理 在使用 LIDC-IDRI 数据集之前,通常需要对其进行预处理以便更好地适应模型训练需求。`pylidc` 库是一个非常有用的工具,可以直接解析该数据集中复杂的 XML 文件结构并提取有用的信息[^2]。通过 `pip install pylidc` 装此库后,能够轻松加载扫描数据以及标注信息。 对于进一步的操作,GitHub 上存在多个开源项目提供了详细的代码实现示例来完成这些步骤。例如,在链接地址 [https://github.com/jaeho3690/LIDC-IDRI-Preprocessing](https://github.com/jaeho3690/LIDC-IDRI-Preprocessing)[^1] 可找到有关如何利用 Python 脚本执行图像裁剪、标准化以及其他必要的转换操作指南。 #### 2. 构建自定义Dataset类 当准备就绪之后,则需创建适合输入到神经网络模型内的 Dataset 类型对象。这一步骤涉及继承 torch.utils.data.Dataset 并重写 __len__ __getitem__ 方法: ```python import numpy as np from torchvision import transforms from PIL import Image import pylidc as pl class LidcIdriDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data_list, transform=None): self.data_list = data_list self.transform = transform def __len__(self): return len(self.data_list) def __getitem__(self, idx): img_path = self.data_list[idx]['image'] label = self.data_list[idx]['label'] image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform is not None: image = self.transform(image) return {'image': image, 'label': label} ``` 上述代码片段展示了怎样构建一个简单的 Dataset 子类实例化过程[^4]。其中包含了读取图片路径列表的功能,并应用可选变换参数(如调整大小、增强等)。最终返回字典形式的结果供后续 DataLoader 使用。 #### 3. 加载至Dataloader 有了前面定制好的 Dataset 后就可以很方便地借助 PyTorch 提供的 dataloader 功能批量获取样本了: ```python transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), ]) dataset = LidcIdriDataset(data_list=data_paths, transform=transform) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True) ``` 这里设置了基本的尺寸改变及张量转化流程作为例子说明;实际项目里可能还需要加入更多特定领域的要求比如归一化处理等等[^5]。 #### 4. 训练模型架构设计 最后就是搭建合适的卷积神经网络(CNN)或其他类型的机器学习算法来进行分类或者回归预测等工作流了。这部分可以根据具体应用场景选取已有的成熟方案亦或是自行探索创新思路。 ---
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