大部分的pytorch入門教程,都是使用torchvision里面的數據進行訓練和測試。如果我們是自己的圖片數據,又該怎么做呢? 一、我的數據 我在學習的時候,使用的是fashion-mnist。這個數據比較小,我的電腦沒有GPU,還能吃得消。關於fashion-mnist數據,可以百度 ...
圖片數據一般有兩種情況: 所有圖片放在一個文件夾內,另外有一個txt文件顯示標簽。 不同類別的圖片放在不同的文件夾內,文件夾就是圖片的類別。 針對這兩種不同的情況,數據集的准備也不相同,第一種情況可以自定義一個Dataset,第二種情況直接調用torchvision.datasets.ImageFolder來處理。下面分別進行說明: 一 所有圖片放在一個文件夾內 這里以mnist數據集的 個tes ...
2017-09-12 22:17 7 20107 推薦指數:
大部分的pytorch入門教程,都是使用torchvision里面的數據進行訓練和測試。如果我們是自己的圖片數據,又該怎么做呢? 一、我的數據 我在學習的時候,使用的是fashion-mnist。這個數據比較小,我的電腦沒有GPU,還能吃得消。關於fashion-mnist數據,可以百度 ...
在訓練神經網絡之前,我們必須有數據,作為資深伸手黨,必須知道以下幾個數據提供源: 一、CIFAR-10 CIFAR-10圖片樣本截圖 CIFAR-10是多倫多大學提供的圖片數據庫,圖片分辨率壓縮至32x32,一共有10種圖片分類,均進行了 ...
本章代碼:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/transforms/ 這篇主要分為幾個部分介紹 transforms: 裁剪 旋轉和翻轉 圖像變換 transforms ...
准備環境 anaconda ipython PYTHONPATH 運行環境 數據 1. 獲取原始數據 1682 u'1|24|M|technician|85711' u'1|Toy Story (1995 ...
稠密重建 代碼整體框架: 輸入:圖像,位姿,稀疏點雲 輸出:depth,稠密點雲 深度圖計算(ComputeDepthMaps) 代碼流程圖: 數據准備: 圖像映射 ...
對於數據挖掘,數據准備階段主要就是進行特征工程。 數據和特征決定了模型預測的上限,而算法只是逼近了這個上限。 好的特征要少而精,這會使模型更簡單、更精准。 一、特征構造 1.’常見提取方式 文本數據的特征提取 詞袋向量的方式:統計頻率 ...
參考文檔:http://www.cnblogs.com/welen/p/7485151.html 寫在前面,本文雖然對大多數腳本進行了解釋,但只是初學者的理解,如果你認為讀起來不知所 ...
最近從tensorflow轉向pytorch,感受到了動態調試的方便,也感受到了一些地方的不同。 所有實驗都是基於uint16類型的單通道灰度圖片。 一開始嘗試用opencv中的cv.imread讀取圖片,發現會默認讀8位數據。。。后來還是改用了skimage讀取圖片。一個小坑 ...