深度学习中的数据增强与实现 深度学习中的数据增强(data augmentation) ...
又来了博客更新时候,好久没有更新了,最近忙于把之前的Deeplearning代码进行打包,封装测试,故没有更新。这一次我们讲一下比较基础,也比较重要的遥感图像样本增强。 我们都知道,自然图像都是三通道或者一通道,使用PIL库即可进行读取,然后进行相关操作即可,包括很多框架自带的Augment库,如Augmentor等等,都是使用PIL作为底层图像 读取库。面对多个通道的遥感图像时,这个是没法用的 ...
2020-08-03 11:01 0 547 推荐指数:
深度学习中的数据增强与实现 深度学习中的数据增强(data augmentation) ...
摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配。更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线。与传统的优化定向方法相比,使用深度学习 ...
之前一直想做一个深度学习样本制作工具,但是一直时间不多,今天终于开发完毕,再也不用其他人的工具了。不多说了,这里只需要输入遥感影像路径与arcgis中绘制的shp文件路径,就可以制作样本了,生成固定块大小的样本,目前已经制作成Gui工具,支持批量栅格输入,自适应解决空间投影问题,界面 ...
😃 传统的语音增强方法基于一些设定好的先验假设,但是这些先验假设存在一定的不合理之处。此外 ...
在图像的深度学习中,为了丰富图像训练集,更好的提取图像特征,泛化模型(防止模型过拟合),一般都会对数据图像进行数据增强, 数据增强,常用的方式,就是旋转图像,剪切图像,改变图像色差,扭曲图像特征,改变图像尺寸大小,增强图像噪音(一般使用高斯噪音,盐椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入 ...
好久没有更新了,近期做了一个工作,就是用深度学习方法来自动提取高分辨率遥感影像上的道路网络,16年的时候都是用的什么SVM,什么增强线性指数等 手工设计的线性目标增强特征,然后去提取道路,那些个东西说白了,没啥用,在一个小区域可能做的有那么点效果,但是换一个场景,立马就没了 ...
最近有一项工作需要用到大规模影像,镶嵌成一版图,后期需要用到匀光匀色,由于需要集成到代码库中,所以只能自己实现了。重点参考了论文-《 崔浩, 张力, 艾海滨,等. 利用基准色调的大范围卫星影像色彩一致性处理算法[J]. 测绘学报, 2017, v.46(12):62-73.》,感谢 ...
转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7558657 在《访问图像中每个像素的值》中我们介绍了存储图像的结构体IplImage的数据结构。多通道字节/浮点型图像中存储了每个像素RGB三信道的值。 最近在做的项目中需要提取图像 ...