torchvision两种数据集： 1. 所有图片都在同一个文件夹内。（这个用 torch.utils.data.DataSet类就行！） 2. 不同类别的图片放在不同的文件夹。（用 torchvision.datasets.ImageFolder(‘image_dir_root’ )大部分任务的数据都是第一种吧，第二种一般是分类任务，比如imagenet数
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2024-10-08 01:50:11
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背景如果你工作中需要制作文档，PPT，或者给文章配图，或者需要制作视频。一定会有在网上寻找图片素材的经历。但网上的图质量参差不一，有时候找到了喜欢的图，但是质量不行，分辨率太低。有的人就忍了，但我不能忍，一张低分辨率模糊的图片放在成品上，我觉得还不如不放，会拉低整个作品的质量。那怎么办呢，重新找高分辨的图片么？我这篇就来推荐下我日常中使用的一个神器。一款依据AI算法能把低分辨补成超高分辨率的软件。
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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SSD的caffe源码解读 – 数据增强 2017年11月17日 22:26:08
SSD 的数据增强对ssd网络识别小物体效果明显（原文Fig6），而且他使用的方法有点特别，所以在此解析一下他的源码。python代码补充一下data augment翻译：叫“数据增广”更好，中科院自动化所的师兄的翻译更准确（一） ssd_pascal.py/
# 图像数据增强在PyTorch中的应用
随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测等计算机视觉任务在各个领域得到了广泛应用。然而，深度学习模型的性能往往依赖于大规模的标注数据集。然而，收集和标注数据通常既耗时又昂贵。因此，数据增强技术应运而生，成为提升模型性能的重要手段。
## 什么是数据增强？
数据增强是通过对原始数据进行一系列随机变换，来生成新的训练样本的技术。这些变换可以包括旋转、平
原创
2024-09-17 07:01:23
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前言 RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 ?使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低
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2024-08-09 16:08:06
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![在这里插入图片描述]()
真实场景中我们不可能仅从一个角度拍摄目标，这样收集到的数据集会造成目标识别模型过拟合，也就是只能从拍摄的角度去识别该物体，目标换个形态或者是拍摄角度更换，模型就识别不出来了。我们可以通过图片处理技术进行一定的泛化操作：
#### 1.随机旋转和翻转
`cv2.getRotationMatrix2D` 是 OpenCV 中的一个函数，用于生成一个二维旋转矩阵
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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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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# 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 |
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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opencv是一款开源的图像增强工具，主要用于在 python环境下实现图像增强功能。 使用 opencv实现图像增强，需要使用 opencv的 GUI模块，如图1所示。 在 opencv中，有一个 datasets模块，这个模块主要用于处理数据和可视化操作，如图2所示。 在这里我们将使用这个 datasets模块进行图像增强的处理。如果想了解更多关于图像增强的内容，可以参考我们之前的
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2023-11-06 22:50:32
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一、前言在学习自己的项目发现自己有很多基础知识不牢，对于图像处理有点不太清楚，因此写下来作为自己的笔记，主要是我想自己动手写一下每一句代码到底做了什么，而不是单纯的我看了知道了它做了什么，说白了，不想停在看，而是要真正自己敲。本文基于的是pytorch1.7.1二、图像处理深度学习是由数据驱动的，而数据的数量和分布对于模型的优劣具有决定性作用，所以我们需要对数据进行一定的预处理以及数据增强，用于提
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2024-05-27 12:15:53
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图1. 基于DeepLabV3+的图像分割结果示意图。目录一. 简介二. 实现细节三. 项目代码总结：Reference图像分割属于图像处理领域最重要的几个问题之一。随着自动驾驶，广告推荐，手机照片处理，知识图谱等智能应用的快速普及，基于语义分析的图像分割、理解与识别变得越来越重要。近年来比较热的视觉领域工作，很大比重是围绕如何使用大规模数据，结合结构优良的深度网络模型，实现图像分割计算。今天，我
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2023-10-12 14:41:43
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# PyTorch图像分类与图像增强
在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。图像分类的目标是将图像分配到一个或多个类别中。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch进行图像分类，并在此过程中实施图像增强来提高模型的表现。
## 1. 图像分类的基本步骤
在进行图像分类时，通常会经历以下几个步骤：
1. **数据准备**：收集和准备图像数据集。
2. **数据增强**：应用各种图像
目录一、transforms——图像变换1. Pad 2. ColorJitter 3. Grayscale4. RandomGrayscale５. RandomAffine 6. RandomErasing 7. transforms.Lambda二、transforms ——trans
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2024-06-22 15:32:44
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简介PyTorch 的视觉工具包 torchvision 提供了大量的图像增强操作(torchvision.transforms 模块), 其主要针对 PIL.Image 对象和 torch.Tensor 对象对于 PIL.Image 对象, transforms 中包含大量的类, 其内部实现调用了 PIL 包中的方法, 使用时先创建特定操作的实例, 然后将该实例视为函数去调用 PIL.Image
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2024-04-25 15:01:39
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# PyTorch图像分类和增强
在计算机视觉领域，图像分类是一个非常重要的任务。通过对图像进行分类，我们可以识别图像中的内容，从而实现很多应用，比如人脸识别、物体识别等。在PyTorch中，我们可以利用深度学习模型来实现图像分类任务，并通过图像增强技术来提升分类的准确性。
## 图像分类
图像分类是指将图像分为不同的类别，通常是通过深度学习模型来实现。在PyTorch中，我们可以使用预训练
原创
2024-06-23 04:20:38
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最后本地测试的图片来源于百度及这位大佬，他写了这份作业的Tensorflow版 tensorflow看起来有点复杂，所以决定入坑pytorch，用了几天觉得pytorch挺香的。如果你知道张量是怎么回事可以跳过前面，直接去看一个神经网络怎么实现。资料下载工程文件的【下载地址】，提取码：v1wz前提本代码基于pytorch1.4.0版本实现【pytorch官网下载地址】【清华镜像下载方法】 Te
