学习深度学习-图像分类时遇到的问题（一）

最新推荐文章于 2023-08-07 09:40:10 发布
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#深度学习 #学习 #计算机视觉

在处理图像时遇到RuntimeError，原因是尝试将四通道（RGBA）图像应用到需要三通道（RGB）的方法。解决方案是检查图片模式，如果不是RGB，则将其转换为RGB格式。代码示例展示了如何在Python中使用PIL库进行转换。

问题一 传入图像通道问题

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0

这个问题是我们将一张四通道（RGBA）的图片应用的一个需要三通道（RGB）的方法之中，我们可以在使用前判断图片是否为三通道图片，如果是则不做处理，不是则将其转化为三通道。

   if img.mode != "RGB":
        img = img.convert("RGB")
深度学习图像分类常见问题以及训练技巧
Hello World
10-22 8281
图像分类常见问题以及训练技巧 写在前面 图像分类作为计算机视觉的基础任务，包含的很多问题其实也是CV领域的共性问题，分类的训练或者预测技巧也可以很好地迁移到其他任务中去，本文主要就是总结了图像分类在基础知识、数据、训练、预测等各个方面的常见问题，同时也提供了PaddleClas这个图像分类repo在使用过程中遇到的常见问题解答。 当然，你也可以完全把这篇文章当做CV求职面经哈哈哈 PaddleClas repo地址：FAQ: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
深度学习图像彩色（RGB）多分类标签转换单通道训练标签 再转回彩色标签的解决方案
qq_40494242的博客
03-17 8150
这两天一直在纠结这个问题，用Vaihingen数据集的过程中发现他的标签是RGB三通道的，不能用于pytorch深度学习的训练（pytorch只接受012…classnum样式的标签），所以需要进行一个转换，单通道的标签由于灰度值差距不大，肉眼观察会是一片黑，转换成彩色标签图也方便查看分类情况。 话不多说，直接放代码。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28368377/article/details/108824851 https://blog.youkuaiyun.com/qq_3622422
图像分类常见问题汇总（一）
mjiansun的专栏
11-07 1765
转自：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/faq_series/faq_2020_s1.md 图像分类常见问题汇总 Q1.1: PaddleClas可以用来做什么? A：PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。PaddleClas提供了基于图像分类的模型训练、评估、预测、部署全流程的服务，方便大家更加高效地学习图像分类。具体地，P
图像分类的问题分析怎么写
weixin_42591413的博客
01-14 199
图像分类问题分析应该包括以下几个部分: 问题描述: 明确图像分类的目标, 例如对花朵图像进行分类, 区分不同的花品种类. 数据描述: 描述所使用的数据集, 包括样本数量, 图像大小, 分类类别数量等. 方法描述: 介绍所使用的图像分类方法, 例如卷积神经网络(CNN), 层数, 激活函数, 损失函数等. 实验结果: 展示实验结果, 包括训练集和验证集上的准确率, 混淆矩阵, 特征图等. ...
图像分类的问题分析，1000字以上。
weixin_35755434的博客
01-15 162
图像分类是计算机视觉领域中一个重要且常见的任务。它的目的是对输入的图像进行分类，将其分配到一组预先定义的类别中。这类任务通常由深度学习模型来完成，如卷积神经网络(CNN)。 在训练图像分类模型之前，首先需要准备大量有标签的训练数据。这些数据通常来自于不同的数据集，如ImageNet、CIFAR-10和MNIST等。这些数据集通常都包含了大量的图像和对应的类别标签。 在训练过程中，图像分类模型会学习...
用深度学习做图像分类任务模型训练经验
daydayup_668819的博客
12-06 5881
前言 用深度学习做图像分类任务摸索中踩了很多坑，也总结出了一些经验。现在将一些自己觉得非常实用的模型训练经验写下来作为记录，也方便后来者借鉴验证。 调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型一般包含5个卷积层）将数据扔进去训练跑出一个baseline，这一步工作主要是为了验证数据集的质量。如果这个模型训练结果很差就不要先调试模型，需要检查一下你的训练集数据，看看图像的质量，图...
python深度学习图像分类-基于ResNet的图像分类模型演示项目源码+运行教程+模型.zip
12-06
1.多数小白下载后，在使用过程，可能会遇到些小问题，若自己解决不了，请及时私信描述你的问题，我会第一时间提供帮助，也可以远程指导 2.项目代码完整可靠，但难度适中，满足一些毕设、课设要求，且属于易上手的...
数据分析与挖掘实验7 用CNN进行图像分类.docx### 深度学习基于CNN的CIFAR-10图像分类实验：模型对比与集成学习优化
最新发布
06-17
适合人群：具备一定编程基础，尤其是对深度学习和PyTorch有一定了解的学生或研究人员。 使用场景及目标：①理解卷积神经网络的基本原理及其在图像分类任务中的具体应用；②掌握如何基于PyTorch框架构建、训练和评估...
精选资源
深度学习大作业-猫狗图像识别
11-01
深度学习大作业-猫狗图像识别 ...猫狗图像识别项目是深度学习学习者的一次重要实践，它不仅能够帮助学习者构建和理解深度学习模型，还能提高解决实际问题的能力，为未来在人工智能领域的深入研究打下坚实的基础。
手把手教程：零基础使用MATLAB完成基于深度学习U-Net模型的遥感影像分类
07-05
很多初入深度学习的学生都会遇到各种环境配置问题，环境搭建不好模型就跑不了，所以这是限制新手的一大难点，MATLAB具有成熟的运行环境，无需配置，这点对于想跑通一个深度学习模型的新手是非常有利的。所以，本教程...
深度学习中PSO-CNN算法优化图像分类与多分类模型的实现及应用
04-07
内容概要：本文详细介绍了将粒子群优化（PSO）算法与卷积神经网络（CNN）结合的方法，旨在解决传统CNN在处理复杂任务时遇到的问题。文中首先概述了PSO算法的基本原理及其优势，然后阐述了如何利用PSO来优化CNN的权重...
图像以Tensor方式输入CNN
m0_62919535的博客
01-02 1210
​CNN的输入形状通常为4，分别用一个字母代表每个轴上的长度，那么它的shape为： [B,C,H,W] 我们从右往左看： 对于H、W，我们应当能想到它是输入图像的长度与宽度，比如在fashion图像数据集里的图像数据为28*28、VGG-16神经网络所使用的图像大小224*224。 C表示的颜色通道数，常见的RGB通道为3，而灰度图像的通道为1。 B表示的是一个批量的大小，在神经网络中，我们通常使用批量的样本而不是单一的样本，在这里就是说一次我会输入B张图片。
opencv-python报错Invalid number of channels in input image
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遥远染上空白的博客
09-29 1万+
说明 拾起一份许久未碰的代码，准备丢到一台win10上跑，发现报了一个Invalid number of channels in input image，仔细一看，图像通道无效，以下是解决过程。 过程 debug后发现，是进行灰度处理这个地方报出的错误 cv2.cvtColor(self.image, cv2.BGR2GRAY) 详细的报错信息： OpenCV(4.1.0) c:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.sim
模型训练过程遇到的问题（1）
weixin_47193259的博客
08-27 3252
训练一个模型之前首先要准备就是数据和预训练模型，通常作者都会提供预训练模型，即一些模型的原始参数，训练数据可以先用官方提供的先跑通
（一）图像分类
Polaris47
11-24 2471
图像分类： 图像分类问题指的是，对于一张输入图像，从已有的标签集合中找出一个标签，并分配给这张图像。以下图为例：我们的图像分类模型会读取这张图片，然后输出这张图片对应每个标签的概率。对于计算机来说，图像是由一个一个的像素信息组成的。在这个例子中，这张猫的图片大小像素是248*400，因为图片是彩色的，所以还包含了RGB三个颜色通道。所以我们的输入是240*800*3=297600，每个数字代表着...
报错01__GAN网络
yangqiqi1997的博客
12-01 837
解决办法。
遇到：The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton 错误应该如何解决
牛肉胡辣汤
08-07 9759
遇到 "The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 0" 错误是由于张量 a 和张量 b 在非单一维度 0 处的大小不匹配所引起的。在这个示例中，我们创建了两个张量 a 和 b，其中 a 的形状为 (4, 3)，b 的形状为 (2, 3)。如果不匹配，我们通过切片操作调整其中一个张量的形状，使其在维度 0 上的大小与另一个张量一致。如果不匹配，程序将抛出异常并终止。
人工智能入门学习笔记（PyTorch）
m0_47302432的博客
03-24 627
人工智能入门学习笔记（PyTorch）项目：Purdue University BME595课程作业IntroductionHomework01——Implementation of 2D Convolution代码与效果图程序详解一、读入图片并将位图转化为张量(Tensor)二、对图像进行卷积2.1 图像卷积原理2.2 初始化2.3 卷积三、对数据处理后保存总结 项目：Purdue University BME595课程作业 这个项目是一位朋友向我推荐的入门学习用的，是在Github上下载的其他学生的作业
The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1
weixin_44337238的博客
04-20 1万+
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