transforms.Resize(size, interpolation=2)功能：改变图片大小为指定的尺寸size: 输出图片的大小，如果size为(h,w)则输出尺寸和(h,w)一致，若为单值x，输出二维值图片时，则较小的边长为该单值x，以x为基准按比例同步较大的边长。interpolation:默认为PIL.Image.BILNEARtransforms.ColorJitter(brigh
原创
2023-02-24 17:59:05
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# 使用 PyTorch 实现图像的小波变换
小波变换是一种强大的信号处理工具，广泛用于图像处理、压缩、去噪等任务。本文将帮助刚入行的小白实现 Pytorch 中的图像小波变换。以下是实现过程的概要：
| 步骤 | 描述 |
|--------
Transforms在是计算机视觉工具包torchvision下的包，常用于对图像进行预处理，提高泛化能力。具体有：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转
在计算机视觉中，数据增强是提高深度学习模型性能的重要技术之一。PyTorch 的 `transforms` 模块为我们提供了多种图像变换的工具，其中随机遮罩（Random Masking）作为一种有效的增强手段，可以帮助模型更好地泛化。
这里将详细记录如何在 PyTorch 中实现随机遮罩的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。希望能为读者提供一个全面的理解。
from torchvision import transforms
原创
2021-08-10 10:19:17
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from torchvision import transforms
原创
2022-03-02 11:42:29
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图像预处理Transforms与normalize 文章目录图像预处理Transforms与normalize1. transforms运行机制2. 数据标准化——transforms.normalize3. transforms数据增强3.1 数据增强3.2 transforms——裁剪3.3 transforms——翻转和旋转4. transforms方法扩展4.1 图像变换4.2 trans
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2023-09-20 21:12:50
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?作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题?往期回顾：卡尔曼滤波系列1——卡ali
原创
2023-04-05 19:46:08
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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 transforms 增加图像数量
PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能来处理和操作图像数据。在深度学习任务中，通常需要大量的图像数据来训练模型，但有时我们可能只有有限的数据。这时，可以使用 PyTorch transforms 来扩充图像数量，从而改善模型的性能。
## 什么是 PyTorch transforms
PyTorch tr
原创
2023-07-29 13:59:58
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0. 文章说明首先需要指出的是，代码是从李宏毅老师的课程中下载的，并不是我自己码的。这篇文章主要是进行了部分算法的原理说明，并在原代码中加了一些讲解和注释。1. 任务简介本次 Pytorch 实战的目标是做图像的降维及聚类。所谓降维，就是将图像向一个低维空间去投影，比如将一个 大小的图像投影到一个 2. 方法简介接下来我们简单介绍一下本次实战需要用到的方法：T-SNEKernel-PCAMini
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2023-10-17 20:41:51
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目录1.linspace函数（tensor生成）2.rand函数和randn函数（随机tensor生成）3.torch.squeeze函数和torch.unsqueeze函数（tensor的维度去除和增加）4.repeat函数（tensor的复制）5.expand函数（tensor扩张）6.torch.cat函数和torch.stack函数（tensor的拼接）7.torch.chunk函数和to
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2023-10-09 18:55:27
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什么是mnistMNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。MNIST数据集是由0〜9手写数字图
原创
2022-10-08 09:08:55
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译者：BXuan694transforms包含了一些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合
翻译
2023-05-05 11:23:40
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文章目录数据集的加载空间变换网络的介绍定义网络训练和测试模型可视化 STN 结果 官方文档地址： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html 在本教程中，您将学会如何使用 空间变换网络 的视觉注意力机制来扩充网络。如果需要了解更多 空间变换网络 可以在 DeepMind 论文中详细阅读。
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2024-07-04 22:26:49
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在本教程中，您将学习如何使用一种称为空间变换器网络的视觉注意机制来增强您的网络。 您可以在 DeepMind paper 中更多地阅读有关空间变换器网络的内容。空间变换器网络(Spatial transformer networks, STN)是对任何空间变换的可微关注(differentiable attention)的推广。 STN允许神经网络学习如何对输入图像进行空间变换，以提高模型的几何不
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2024-05-30 22:02:15
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前言 不同方式读写图像的过程可能会出错， 【比如使用PIL保存，但使用skimage读取，数据会发生改变的，标签文件的标签就会发生改变】。这个问题后来发现是图像数据保存为jpg之后，再读取图像时候数据发生了改变。 不同数据类型之间的转换： 不同方式读写图像总结： OpenCV读进来的是numpy数组
原创
2022-07-09 00:50:51
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文章目录一、 裁剪——Crop1.随机裁剪：transforms.RandomCrop2.中心裁剪：transforms.CenterCrop3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop4.上下左右中心裁剪：tr...
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2022-02-19 14:26:58
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文章目录一、 裁剪——Crop1.随机裁剪：transforms.RandomCrop2.中心裁剪：transforms.CenterCrop3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop4.上下左右中心裁剪：tr...
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2021-04-22 20:23:34
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公式：output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]在Pytorch中涉及到如何读取数据，主要是两个类一个类是Dataset、Dataloade
原创
2023-09-08 09:59:46
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