想学习MXNet的同学建议看一看这位博主的博客,受益良多。 在本节中,我们将学习如何在MXNet中预处理和加载图像数据。 在MXNet中加载图像数据有4种方式。 使用 mx.image.imdecode 加载原始数据文件 使用在Python中实现的mx.img.ImageIter ...
简单处理API 读取图像: 图像类型转换: 图像增强流程 具体增强方式教程有很详细的示意,不再赘述 辅助函数,用于将增强函数应用于单张图片: def apply aug list img, augs : for f in augs: img f img return img 对于训练图片我们随机水平翻转和剪裁。对于测试图片仅仅就是中心剪裁。 amp x D amp x D 我们假设剪裁成 amp ...
2018-05-23 23:18 0 1597 推荐指数:
想学习MXNet的同学建议看一看这位博主的博客,受益良多。 在本节中,我们将学习如何在MXNet中预处理和加载图像数据。 在MXNet中加载图像数据有4种方式。 使用 mx.image.imdecode 加载原始数据文件 使用在Python中实现的mx.img.ImageIter ...
关于人工智能,机器学习,深度学习 三者关系:从宏观到微观。 机器学习是人工智能的一部分,深度学习是机器学习的一部分。 基础:大数据。 关于深度学习 深度学习基于神经网络, 关于神经网络:通 ...
一、Gluon数据加载 下面的两个dataset处理类一般会成对出现,两个都可做预处理,但是由于后面还可能用到原始图片,.ImageFolderDataset不加预处理的话可以满足,所以建议在.DataLoader预处理 图片数据(含标签)加载函数 ...
背景介绍 图像拼接是一项应用广泛的图像处理技术。根据特征点的相互匹配,可以将多张小视角的图像拼接成为一张大视角的图像,在广角照片合成、卫星照片处理、医学图像处理等领域都有应用。早期的图像拼接主要是运用像素值匹配的方法。后来,人们分别在两幅图像中寻找拐点、边缘等稳定的特征,用特征匹配的方法拼接图像 ...
MXNet是基础,Gluon是封装,两者犹如TensorFlow和Keras,不过得益于动态图机制,两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基础操作和pytorch极为相似,但是方便不少,有pytorch基础入门会很简单。注意和TensorFlow不同,MXNet的图片维度 ...
一、符号式编程 1、命令式编程和符号式编程 命令式: def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e ...
全流程地址 一、辅助API介绍 mxnet.image.ImageDetIter 图像检测迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean ...
上节用了Sequential类来构造模型。这里我们另外一种基于Block类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解Sequential的运行机制。 回顾: 序列模型生成 ...