pytorch实现图像的平移
w=[] for i in range(14): w1=[] for j in range(14): ...
原文：用PyTorch实现图像聚类
作者 Anders Ohrn 编译 VK 来源 Towards Data Science 利用深度卷积神经网络 DCNN 进行监督图像分类是一个成熟的过程。通过预训练模板模型加上微调优化，可以在许多有意义的应用中获得非常高的准确率 比如最近在医学图像上的这项研究，在日常物体图像上预训练的模板Inception v 模型对前列腺癌诊断的准确率达到了 . 。 对于无监督的图像机器学习，目前的研究现状远 ...
2020-11-17 23:57 0 2163 推荐指数：
相关推荐
基于PyTorch实现图像去模糊-学习
基于PyTorch实现图像去模糊-学习 任务描述 相机的抖动、快速运动的物体都会导致拍摄出模糊的图像，景深变化也会使图像进一步模糊。 对于传统方法来说，要想估计出每个像素点对应的 “blur kernel” 几乎是不可行的。因此，传统方法常常需要对模糊源作出假设，将 “blur ...
基于聚类K-Means方法实现图像分割
K-Means算法： 我们常说的K-Means算法属于无监督分类（训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，为进一步的数据分析提供基础），它通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于 ...
基于聚类的“图像分割”(python)
基于聚类的“图像分割” 参考网站： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27365576 昨天萌新使用的是PIL这个库，今天发现机器学习也可以这样玩。 视频地址Python机器学习应用 图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状 ...
Python图像识别（聚类）
结果： 1.当k=2时： 2.当k=6时： 3.当k=30时： 总结：当聚类个数较少时，算法运算速度快但效果较差，当聚类个数较多时，运算速度慢效果好但容易 ...
PyTorch图像预处理
参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvision transform 对PIL.Image进行变换： 2. class ...
PyTorch【9】-图像增强
torchvision 是 torch 中计算机视觉库，提供了3种类型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封装了各种图像增强的方法 裁剪 transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片 size ...