想學習MXNet的同學建議看一看這位博主的博客,受益良多。 在本節中,我們將學習如何在MXNet中預處理和加載圖像數據。 在MXNet中加載圖像數據有4種方式。 使用 mx.image.imdecode 加載原始數據文件 使用在Python中實現的mx.img.ImageIter ...
簡單處理API 讀取圖像: 圖像類型轉換: 圖像增強流程 具體增強方式教程有很詳細的示意,不再贅述 輔助函數,用於將增強函數應用於單張圖片: def apply aug list img, augs : for f in augs: img f img return img 對於訓練圖片我們隨機水平翻轉和剪裁。對於測試圖片僅僅就是中心剪裁。 amp x D amp x D 我們假設剪裁成 amp ...
2018-05-23 23:18 0 1597 推薦指數:
想學習MXNet的同學建議看一看這位博主的博客,受益良多。 在本節中,我們將學習如何在MXNet中預處理和加載圖像數據。 在MXNet中加載圖像數據有4種方式。 使用 mx.image.imdecode 加載原始數據文件 使用在Python中實現的mx.img.ImageIter ...
關於人工智能,機器學習,深度學習 三者關系:從宏觀到微觀。 機器學習是人工智能的一部分,深度學習是機器學習的一部分。 基礎:大數據。 關於深度學習 深度學習基於神經網絡, 關於神經網絡:通 ...
一、Gluon數據加載 下面的兩個dataset處理類一般會成對出現,兩個都可做預處理,但是由於后面還可能用到原始圖片,.ImageFolderDataset不加預處理的話可以滿足,所以建議在.DataLoader預處理 圖片數據(含標簽)加載函數 ...
背景介紹 圖像拼接是一項應用廣泛的圖像處理技術。根據特征點的相互匹配,可以將多張小視角的圖像拼接成為一張大視角的圖像,在廣角照片合成、衛星照片處理、醫學圖像處理等領域都有應用。早期的圖像拼接主要是運用像素值匹配的方法。后來,人們分別在兩幅圖像中尋找拐點、邊緣等穩定的特征,用特征匹配的方法拼接圖像 ...
MXNet是基礎,Gluon是封裝,兩者猶如TensorFlow和Keras,不過得益於動態圖機制,兩者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基礎操作和pytorch極為相似,但是方便不少,有pytorch基礎入門會很簡單。注意和TensorFlow不同,MXNet的圖片維度 ...
一、符號式編程 1、命令式編程和符號式編程 命令式: def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e ...
全流程地址 一、輔助API介紹 mxnet.image.ImageDetIter 圖像檢測迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean ...
上節用了Sequential類來構造模型。這里我們另外一種基於Block類的模型構造方法,它讓構造模型更加靈活,也將讓你能更好的理解Sequential的運行機制。 回顧: 序列模型生成 ...