图像处理博客

resent–从Tensorflow代码中学习网络结构解释resnet的网络结构很好理解，可以将其视为多个小网络之间存在捷径连接（shortcut）。直觉的理解可以说，通过shortcut的连接，我们可以将上下层网络输出跨网络传递，从而在深层网络中保持信息的传递。代码结构我们学习Tensorflow/models/official/resnet. 主要包括以下三个代码：...

分类数据集制备过程step1：通过仿真或从检测图像中截取获取数据从检测数据中获取数据的方法如下：由检测边框标签 xml文件 中得到目标边框坐标，之后将边框向外扩充N个像素点，得到图像patch作为分类图像。相关代码在from_xml_to_img_patch.zip中。背景图像数据可从检测数据集和其余SAR背景图像中截取，截取采用等大小依次滑窗截取，相关代码在cut_backgr...

tfrecords文件生成与读取以分类数据为例。tfrecords文件生成tfreocrds数据将原始图像数据和标签数据以二进制格式存储。存储内容以如下形式存储：example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train...

分类任务数据增强方法总结图像旋转代码:import osfrom PIL import Imageimport cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# import gc# test for one image nowFolder_PATH = "./ship_cut_images/Train...