interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spati
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2023-08-28 15:06:22
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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# Python图片上采样
在图像处理领域，上采样是指将图像的分辨率增加。这意味着我们可以通过增加像素来改善图像的细节和清晰度。Python提供了许多方法来实现图片的上采样，让我们一起来了解一下。
## Pillow库
在Python中，我们可以使用Pillow库来处理图像。Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，它提供了丰富的图像处理功能。使用Pil
原创
2023-07-20 06:15:36
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# 图片上采样 Python 实现流程
## 引言
在图像处理中，采样是一种常见的操作，它可以改变图像的分辨率。上采样是指将低分辨率图像放大到高分辨率，以提高图像的细节和清晰度。本文将教会刚入行的小白如何使用 Python 实现图片上采样的操作。
## 流程概述
首先，让我们来整理一下实现图片上采样的流程。我们可以使用以下流程图来描述整个过程：
```mermaid
flowchart
原创
2024-02-05 09:19:33
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# 图片降采样：Python代码示例与流程解析
图片降采样是一种常见的图像处理技术，用于减少图片的分辨率，从而降低存储空间和提高处理速度。在本文中，我们将探讨如何使用Python进行图片降采样，并提供相应的代码示例。
## 什么是降采样？
降采样是一种图像分辨率降低的技术，它通过减少图像中的像素数量来实现。这通常涉及到对原始图像进行重新采样，以生成一个具有较低分辨率的新图像。
## 为什么
原创
2024-07-30 10:09:52
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# 图片降采样：Python实现与应用
在现代数码时代，图像处理是一个常见且重要的领域，特别是在计算机视觉与机器学习中。图像降采样（Downsampling）是一个常用的操作，尤其是在需要减少计算量或者传输带宽时。本文将带领大家了解图片降采样的基本概念及其在Python中的实现，并附带代码示例和可视化图示。
## 1. 什么是图片降采样？
图片降采样是指通过减少图像的分辨率，将图像数据转化为
原创
2024-10-12 04:43:50
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文章目录参考资料1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算法1.2 概率路图算法(Probabilistic Road Map, PRM)1.3 PRM算法的优缺点1.4 PRM算法伪代码2. python代码实现 参考资料路径规划 | 随机采样算法Probabilistic Roadmaps (PRM)Probabilistic roadmap1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算
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2024-08-11 07:27:05
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图像的降采样与升采样（二维插值）1、先说说这两个词的概念： 降采样，即是采样点数减少。对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点，使其构成k分。二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值
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2023-09-08 07:08:20
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【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之
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2023-08-27 20:34:28
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图像处理大型科普—上下采样哪里来的“上采样”和“下采样”？ 采样做为专业术语，最早被用于通信的信号处理中，在某度百科中定义如下: ”所谓采样就是采集模拟信号的样本。 采样是将时间上、幅值上都连续的信号，在采样脉冲的作用下，转换成时间、幅值上离散的信号。所以采样又称为波形的离散化过程。” 是的，当我完整的读了一遍以后，似乎懂了那么一点点，大概是在说，从自然界的模拟信号中，有规律的抽取一些标志性的
有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2023-11-09 14:23:52
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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上采样（Upsampling）在数据处理和计算机视觉领域是一个常见的操作，目的在于将低分辨率数据转换为高分辨率数据。例如，在图像处理场景中，通过上采样可以提高图像的清晰度和细节。这篇博文将详细记录我在Python环境下实现上采样的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及扩展部署等多个方面。
## 环境预检
在进行上采样操作之前，需要确保系统满足一定的要求。以下是系统要求的
## Python上采样实现指南
### 1. 简介
在一些数据处理任务中，我们常常需要处理不平衡的数据集。不平衡数据集是指其中一类样本的数量远远大于另一类样本的情况。为了解决这个问题，可以使用上采样技术。上采样是指通过增加少数类样本的数量，使得数据集变得更平衡。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python进行上采样。我们将使用`imbalanced-learn`库来实现上采样。
### 2
原创
2023-11-04 10:03:18
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# Python 中的上采样技术
在数据处理和机器学习中，我们常常会遇到样本不均衡的情况，即某一类别的样本数量远远少于其他类别。为了解决这个问题，我们可以使用上采样技术来平衡各个类别之间的样本数量。在本文中，我们将介绍Python中的上采样方法以及如何应用它来处理样本不均衡的情况。
## 什么是上采样
上采样是一种通过增加少数类样本的数量来平衡各个类别之间样本数量的方法。它可以通过复制少数类
原创
2024-05-02 06:55:42
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一、简介 在实际的业务中，我们手头的数据往往难以满足需求，这时我们就需要利用互联网上的资源来获取更多的补充数据，但是很多情况下，有价值的数据往往是没有提供源文件的直接下载渠道的（即所谓的API），这时我们该如何批量获取这些嵌入网页中的信息呢？ 这时网络数据采集就派上用处了，你通过浏览器可以观看到的绝大多数数据，都可以利用来获取，而所谓的，就是我们利用编程语言编写的，根据其规模大小又
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2023-08-23 01:31:36
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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# PyTorch中的上采样：放大图片的技术
在计算机视觉领域，图像大小和分辨率对许多任务至关重要。上采样（或放大）是处理图像的一个基本步骤，它涉及将图像的尺寸变得更大，从而提供更多的细节和信息。在深度学习框架中，PyTorch提供了多种上采样的方法，使得我们可以在处理图像时进行灵活的调整。
## 什么是上采样？
上采样是将图像的分辨率增加的过程。这个过程会用到一些插值（interpolat
原创
2024-09-20 12:59:18
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