PyTorch简介1.1.1 PyTorch的介绍PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，而随着Caffe2项目并入Pytorch， Pytorch开始影响到TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位。总的来说，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。因此本课程我们选择
转载
2024-03-14 23:02:34
21阅读
# PyTorch读取PNG全是255
在使用PyTorch进行图像处理时，有时你可能会遇到一个问题：读取的PNG图像中的像素值全都是255。这个问题可能会导致你无法正确地使用图像数据进行训练或者其他处理。本文将介绍可能导致这个问题的原因，并提供解决方案。
## 问题描述
当你使用PyTorch的`torchvision`库中的`ImageFolder`类加载PNG图像数据集时，有时会遇到这
原创
2023-11-25 04:08:46
439阅读
# PyTorch 中的图片分255阶处理
在计算机视觉领域，图像数据是最基本的输入，而这些图像数据通常以RGB（红、绿、蓝）格式存储。在分析和处理这些图像数据时，我们常常需要将图像的像素值调整到特定的范围。尤其是在使用深度学习框架如PyTorch时，将图像的像素值标准化是一个重要的预处理步骤。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中将图像像素值分为255阶，并通过代码示例加以说明。
## 什
PyTorch使用教程-PyTorch数据读取前言PyTorch作为一款深度学习框架，已经帮助我们实现了很多很多的功能了，包括数据的读取和转换了，那么这一章节就介绍一下PyTorch内置的数据读取模块吧模块介绍
pandas 用于方便操作含有字符串的表文件，如csv
zipfile python内置的文件解压包
cv2 用于图片处理的模块,读入的图片模块为BGR,N H W C
torchvi
转载
2023-08-08 18:47:33
142阅读
文章目录前言LetNet简介程序的实现model.py的实现LetNet模型操作流程经过Conv卷积后输出尺寸的计算公式如下Conv2d()函数介绍MaxPool2d（）函数介绍Tensor的展平：view()train.py导入数据集加载数据集参数设置训练数据保存模型train_tool.pypredict.py 前言最近再由于工作需要正在研究图像分类和目标检测，为了方便后续查询，故作记录，同
转载
2023-10-19 09:36:44
86阅读
电视视频的标准色域：BT.709，这个标准的色彩范围和sRGB的色彩范围一样，唯一的不同就是灰阶为16-235。在BT.709的规定中，亮度分量在8bit深度下，取值范围是16-235.电视采用16-235原因： 1.模拟信号转为数字信号时，数字信号在超过电平上限时处理不完善，不能像模拟信号那样在顶端平缓过度，为了确保瞬时峰值电平不会超限，所以留了一小部分空间。 2.在黑白电视机和彩色电视机共存时
转载
2024-08-01 17:05:53
200阅读
一、Pytorch加载数据读取数据主要涉及到两个类：Dataset及DataLoader1.Dataset首先可以继承torch.utils.data中的Dataset类加载自己的数据集从pytorch官方源码可以看出，主要包括三个方法__init__、__getitem__和__len____init__的目的是得到一个包含数据和标签的list，每个元素能找到图片位置和其对应标签。__getit
转载
2023-11-10 02:17:39
82阅读
1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练，神经网络在训练的过程中通过引入对抗样本使得模型具有一定的鲁棒性。目前对抗训练的研究方向主要集中在多分类任务中的训练方式上，本文尝试借助多标签分类器来对多分类器进行对抗训练，其中多分类任务和多标签任务的区别可以从文章《多标签分类器（附pytorch代码）》中知晓。举个例子，一张人脸图片会显示很多标签信息，比如会有姓名，性别，年龄，情绪等标签信
转载
2024-03-13 10:33:34
154阅读
NSString *color = model.display_color;
long colorLong =
strtoul([color cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding],
0, 16);
// 通过位与方法获取三色值
int R = (co
转载
2017-04-14 11:55:00
205阅读
2评论
本节主要介绍如何用Hough变换检测直线和圆一：Hough变换检测直线<1> 原始Hough变换思想：先求出图像中每点的极坐标方程<如下图>，相交于一点的极坐标曲线的个数大于最小投票数，则将该点所对应的(p,
r0)放入vector中，即得到一条直线，lines中存储的是极坐标方程的参数注意hough变换要求输入的是包含一组点的二值图像。代码：Canny(image, r
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录数据预处理Tokenization数据集模型优化器调度器评估训练预测评估概括了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标
转载
2023-08-28 13:27:18
26阅读
其实我以前和大家一样，没有接触过路由器时对ospf十分不理解。
呵呵~~ 但是好在越不会，越努力。 现在明白一些了。
希望大家也要努力挑战自己。
OSPF路由协议
随着Internet技术在全球范围的飞速发展，OSPF已成为目前Internet广域网和Intranet企业网采用最多、 应用最广泛的路由协议之一。OSPF（Open Shortest Path Fi
QGIS去除影像黑边白边无效值NoData（0,0,0）（255，255，255）
原创
2022-10-30 08:15:02
3609阅读
# 使用 PyTorch 进行预测和标签差异大的分析
在机器学习和深度学习中，了解模型的预测值和真实标签之间的差异是非常重要的。本篇文章将引导你了解如何使用 PyTorch 来实现这一点，通过逐步的步骤来分析模型的输出结果与真实标签之间的差异。
## 整体流程
为了分析预测值和标签之间的差异，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 04:40:19
281阅读
参加TinyMind的深度学习纸币识别比赛，预赛在前一章介绍过戳这里。正赛是人民币冠字号编码识别，如下图，在给的测试集上把编码区识别出来，这是我通过yolov3做出来的结果。这里，我把自己的思路代码跟大家分享。 主要思路：自己做训练集，把每一种面值的纸币作为一类并把编码区作为ground truth框起来大概做了1000张标签，利用yolov3训练数据。由于考虑训练集背景单一简单，所以我用yolo
转载
2024-08-07 09:22:03
23阅读
什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题。同样，是这幅照片，问题变成了，这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲？这就变成了一个多分类问题。但今天谈论的多标签是什么呢？ 如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个ye
转载
2023-10-27 11:03:10
223阅读
B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明： 1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用，如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。所有类的概率求和为1。 &n
转载
2024-03-01 15:56:26
136阅读
二分类、多分类、多标签、softmax、sigmoid、pytorch实现概念二分类表示分类任务中有两个类别，每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。例如，目标是识别出一幅图片是不是猫。训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示输入，输出y=0或1，y=0表示是猫，y=1表示不是猫。多分类表示分类任务中有多个类别, 每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如对一堆水果图片分类, 它
Pytorch ONNX格式支持ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，实现调用上的通用性。当前PyTorch*, Caffe2*, Apache MXNet*, Microsoft Cognitive Toolkit* 、百度飞桨都支持ONNX格式。OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。当前Open
在进行深度学习处理的时候，我们需要将数据输入到神经网络中进行训练，训练网络的学习能力，其实是根据一定的规则更新网络节点中的参数，而这个规则的来源就是依赖于数据与标签。我们需要将数据与标签相匹配，才能让网络进行训练，比如说网络学习到了一定的特征，而查阅此时的标签信息，比如说是车，那么网络就可以记住这样的特征表示的是车。这就要求我们输入的数据与数据标签是要对应的，在pytorch中，我们使用torch
转载
2024-02-07 21:59:18
29阅读
