深度學習中的數據增強與實現 深度學習中的數據增強(data augmentation) ...
又來了博客更新時候,好久沒有更新了,最近忙於把之前的Deeplearning代碼進行打包,封裝測試,故沒有更新。這一次我們講一下比較基礎,也比較重要的遙感圖像樣本增強。 我們都知道,自然圖像都是三通道或者一通道,使用PIL庫即可進行讀取,然后進行相關操作即可,包括很多框架自帶的Augment庫,如Augmentor等等,都是使用PIL作為底層圖像 讀取庫。面對多個通道的遙感圖像時,這個是沒法用的 ...
2020-08-03 11:01 0 547 推薦指數:
深度學習中的數據增強與實現 深度學習中的數據增強(data augmentation) ...
摘要-本文使用深度學習的方法在大規模MIMO網絡的下行鏈路中執行max-min和max-prod功率分配。更確切地說,與傳統的面向優化的方法相比,訓練深度神經網絡來學習用戶設備(UE)的位置和最優功率分配策略之間的映射,然后用於預測新的UE集合的功率分配曲線。與傳統的優化定向方法相比,使用深度學習 ...
之前一直想做一個深度學習樣本制作工具,但是一直時間不多,今天終於開發完畢,再也不用其他人的工具了。不多說了,這里只需要輸入遙感影像路徑與arcgis中繪制的shp文件路徑,就可以制作樣本了,生成固定塊大小的樣本,目前已經制作成Gui工具,支持批量柵格輸入,自適應解決空間投影問題,界面 ...
😃 傳統的語音增強方法基於一些設定好的先驗假設,但是這些先驗假設存在一定的不合理之處。此外 ...
在圖像的深度學習中,為了豐富圖像訓練集,更好的提取圖像特征,泛化模型(防止模型過擬合),一般都會對數據圖像進行數據增強, 數據增強,常用的方式,就是旋轉圖像,剪切圖像,改變圖像色差,扭曲圖像特征,改變圖像尺寸大小,增強圖像噪音(一般使用高斯噪音,鹽椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入 ...
好久沒有更新了,近期做了一個工作,就是用深度學習方法來自動提取高分辨率遙感影像上的道路網絡,16年的時候都是用的什么SVM,什么增強線性指數等 手工設計的線性目標增強特征,然后去提取道路,那些個東西說白了,沒啥用,在一個小區域可能做的有那么點效果,但是換一個場景,立馬就沒了 ...
最近有一項工作需要用到大規模影像,鑲嵌成一版圖,后期需要用到勻光勻色,由於需要集成到代碼庫中,所以只能自己實現了。重點參考了論文-《 崔浩, 張力, 艾海濱,等. 利用基准色調的大范圍衛星影像色彩一致性處理算法[J]. 測繪學報, 2017, v.46(12):62-73.》,感謝 ...
轉自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7558657 在《訪問圖像中每個像素的值》中我們介紹了存儲圖像的結構體IplImage的數據結構。多通道字節/浮點型圖像中存儲了每個像素RGB三信道的值。 最近在做的項目中需要提取圖像 ...