1.數據處理代碼utils.py: 1) 2) 后面發現torchvision.utils有一個make_grid()函數能夠直接實現將(batchsize,channels,height,width)格式的tensor圖像數據合並成一張圖。 同時其也有一個 ...
常常在工作之中遇到將dataloader中出來的tensor成image,numpy格式的數據,然后可以可視化出來 但是這種tensor往往經過了channel變換 RGB BGR ,以及歸一化 減均值除方差 , 然后維度的順序也發生變化 HWC變成CHW 。為了可視化這種變化比較多的數據, 在tensor轉numpy之前需要對tensor做一些處理 如下是一個簡單的函數,可以可視化tensor, ...
2021-12-07 20:01 0 1153 推薦指數:
1.數據處理代碼utils.py: 1) 2) 后面發現torchvision.utils有一個make_grid()函數能夠直接實現將(batchsize,channels,height,width)格式的tensor圖像數據合並成一張圖。 同時其也有一個 ...
本文對transforms.py中的各個預處理方法進行介紹和總結。主要從官方文檔中總結而來,官方文檔只是將方法陳列,沒有歸納總結,順序很亂,這里總結一共有四大類,方便大家索引: 裁剪——Crop 中心裁剪:transforms.CenterCrop 隨機裁剪 ...
本篇文章只是用來記錄一些學習記錄,文章來源於: https://blog.csdn.net/xylin1012/article/details/81217988 使用深度學習在進行圖像分類或者對象檢測時候,首先需要對圖像做數據預處理,最常見的對圖像預處理方法有兩種,正常白化處理又叫圖像標准化 ...
了原因所在,開始我轉圖像是通過tensor轉numpy,然后通過scipy.misc.imsave轉成圖 ...
標准化方法(Normalization Method)數據的標准化是將數據按比例縮放,使之落入一個小的特定區間。由於指標體系的各個指標度量單位是不同的,為了能夠將指標參與評價計算,需要對指標進行規范化處理,通過函數變換將其數值映射到某個數值區間。一般常用的有以下幾種方法。(1) 最小-最大規范化 ...
常見的數據標准化方法有以下6種: 1、Min-Max標准化 Min-Max標准化是指對原始數據進行線性變換,將值映射到[0,1]之間 2、Z-Score標准化 Z-Score(也叫Standard Score,標准分數)標准化是指:基於原始數據的均值(mean)和標准差(standard ...
(一)離差標准化數據 離差表轉化是對原始數據的一種線性變換,結果是將原始的數據映射到[0,1]區間之間,轉換公式為: 其中 max 為樣本數據的最大值,min 為樣本數據的最小值,max-min 為極差。利差標准化保留了原始數據值之間的聯系,是消除量綱和數據取值范圍 ...
源:為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化? - zhanlijun - 博客園 歸一化為什么能提高梯度下降法求解最優解的速度? 斯坦福機器學習視頻做了很好的解釋:https://class.coursera.org/ml-003/lecture/21 如下圖所示 ...