一、预备知识<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:24px;"> while ((pcmreturn = snd_pcm_writei(pcm_handle, data, frames)) < 0) {
snd_pcm_prepare(pcm_handle);
f
图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（1）什么是低频? 低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。（2）什么是高频?反过来,&nbs
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 封装了各种图像数据增强的方法 裁剪transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片size：裁剪尺寸transforms. RandomCrop：从图像中随机裁剪出指定尺寸的图片size：裁减尺寸pa
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2023-06-13 18:56:34
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数据增强数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。 数据增强 ---> 如我们高考之前做的五年高考，三年模拟一 、 transforms. --
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2024-04-02 05:56:10
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我们先来说说电容，都说大电容低频特性好,小电容高频特性好，那么根据容抗的大小与电容C及频率F成反比来说的话，是不是大电容不仅低频特性好，高频特性更好呢，因为频率越高，容量越大，容抗就越低，高频就是否越容易通过大电容呢，但从大电容充放电的速度慢来说的话，高频好象又不容易通过的，这不很矛盾吗？ 首先，高频低频是相对的。 如果频率太高，那么，电容的容量变得再大也没有意义，因为，大家知道，线圈是电
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2024-01-08 22:43:22
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后面的所有变换，均以此为原图：一、改变尺寸resizeimport math
import random
import torch
from PIL import Image, ImageDraw
import torchvision.transforms.functional as F
def resize(img, boxes, size, max_size=1000):
w, h
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2024-08-21 16:56:11
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一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类： from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d
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2024-08-13 21:58:04
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# 使用 PyTorch 完成图像增强
图像增强是计算机视觉中的一个重要任务，可以提升图像的质量，使得后续的图像处理要更加精准。本文将手把手教会你如何使用 PyTorch 来实现图像增强的功能。我们将分步骤进行，最终将实现一个简单的图像增强过程。
## 流程概览
下面的表格描述了图像增强的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
# 使用 PyTorch 实现图像增强的完整指南
图像增强在深度学习领域中显得尤为重要，特别是在计算机视觉的任务中。当数据集较小或数据质量不高时，图像增强可以为模型提供更多样化的训练数据。本篇文章将指导你如何在 PyTorch 框架下实现图像增强的步骤。我们会从整体流程入手，然后逐步详细讲解每一步需要的代码及其含义。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
# -*- coding: utf-8 -*-import PIL.Image as Imageimport osfro
原创
2023-05-18 17:10:01
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# PyTorch数据增强
在深度学习领域中，数据增强是一种常用的技术，通过对训练数据进行随机变换和扩充，可以增加数据集的多样性，减少过拟合，并提高模型的鲁棒性。PyTorch是一种常用的深度学习框架，提供了丰富的数据增强方法，本文将介绍PyTorch中常用的数据增强技术，并通过代码示例说明其用法。
## 数据增强方法
PyTorch中的数据增强方法包括图像变换、图像加噪、图像裁剪和翻转等。
原创
2023-09-07 20:14:07
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最近想系统的学习一下图像增强的常用算法 第一步 学习每种算法的原理，特点，适用场景等(原理) 第二步 实际操作每种算法的图像处理(使用) 第三步 根据实际问题综合使用增强算法(应用) 个人笔记，可直接跳过图像增强之直方图修正1.直方图的两种定义
# 基于傅里叶变换提取图像高频与低频信息
傅里叶变换是一种强大的数学工具，能够将信号从时域转换到频域。应用于图像处理时，傅里叶变换可以帮助我们提取图像中的高频和低频信息。这些信息在图像压缩、去噪以及特征提取等领域中具有重要意义。本文将使用PyTorch演示如何通过傅里叶变换分离图像的高频和低频部分，并提供相关代码示例。
## 1. 了解高频与低频信息
在频域中，低频信息通常包含图像的基本轮廓
目录一、傅里叶变换1.1 傅里叶变换概念1.2 opencv中傅里叶变换二、实验代码一、环境本文使用环境为：Windows10Python 3.9.17opencv-python 4.8.0.74二、傅里叶变换2.1 傅里叶变换概念傅里叶变换（Fourier Transform）是一种在数学、物理和工程领域广泛应用的算法，用于分析信号或数据的频率成分。它是由法国数学家约瑟夫·傅里叶（Jo
数据扩增Part 1 数据读取与数据扩增图像读取数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度和彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合（Mixing images）随机搽除（Random erasing）基于深度学习的数据扩增使用PyTorch进行数据增强使用Albumentations进行数据增强Part 2 评价与损失函数IOUDice coefficientDice LossBinary Cros
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2024-08-28 12:29:51
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1、数据增强（data augmentation）数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。在中学阶段就已经接触过数据增强的概念，看一个例子，高中的五年高考三年模拟，假设学生是一个模型，五年高考真题是一个训练集，当年高考题是一个验证集，用来验证学习模型的学习能力和效果。对于这个例子怎么做数据增强呢？就是对历年的高考题的知识点进行分析和提炼，设计
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2023-08-28 11:13:02
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文章目录PyTorch Lightning入门教程（二）前言单机多卡多机多卡半精度训练 PyTorch Lightning入门教程（二）前言pytorch lightning提供了比较方便的多GPU训练方式，同时包括多种策略和拓展库，比如ddp，fairscale等，下面将从单机多卡和多机多卡两个角度介绍。单机多卡pytorch lightning的官网提供了比较详细的使用方法，可以参考http
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2023-11-02 10:12:56
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图像增强裁剪Croptransforms.CenterCroptransforms.RandomCrop 功能:从图片中随机裁剪出尺寸为size的图片 • size:所需裁剪图片尺寸 • padding:设置填充大小 当为a时，上下左右均填充a个像素 当为(a, b)时，上下填充b个像素，左右填充a个像素 当为(a, b, c, d)时，左，上，右，下分别填充a, b, c, d • pad_if
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2024-01-05 20:34:37
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数据增强对深度神经网络的训练来说是非常重要的，尤其是在数据量较小的情况下能起到扩充数据的效果。本文总结了pytorch中使用torchvision提供的transform模块，进行数据增强常用的7种方式，并将每种操作封装为函数，便于CV（Ctrl）程序员使用，共包含以下8个部分（如果觉得有用请点个赞呀！！！）：（1）获取PIL.Image类型图片（准备数据）（2）中心裁剪（3）随机裁
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2024-04-20 11:47:56
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PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布，它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注，因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。这对我们来说是一个好消息，训练时间改进的结果令人印象深刻。PyTorch 团队在发布新闻稿和 PyTorch GitHub 上没有提到的是 PyTorch 2.0 推理性能。所以我们
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2023-10-31 18:33:09
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