数据处理scikit-image：用于图像io和变换 pandas：为了更方便地处理csv文件忽略警告信息import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')plt使用matplotlib的过程中，常常会需要画很多图，但是好像并不能同时展示许多图 plt.show()之后，程序会暂停到那儿，并不会继续执行下去。如果需要继续执行程序，就要关闭图片 那如何
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2024-05-17 15:07:54
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1）卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W)，输出尺度（N,Cout,Hout,Wout）的计算方式： 说明stride: 控制相关
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2023-11-17 15:08:25
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目录1. 构建基本的神经网络1.1 定义自己的神经网络1.1.1 nn.Module类1.1.2 例子测试2 torch.nn库以及nn与nn.functional的区别3. 卷积层Convolution Layers3.1 卷积层CONV2D3.1.1 torch.nn.functional.conv2d3.1.2 torch.nn.Conv2d3.1.3 stride，padding，dil
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2024-01-22 10:52:15
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Involution 个人理解 传统卷积具有 ： ①空间不变性：卷积核共享。能有效地节省模型参数，且能维护平移的等变性。由于不能引入过多的参数，所以采用比较小的卷积核，但是小的卷积核（如3*3）不能获得广的感受野 （因此involution更容易检测出大物体） ② 通道特异性：能在不同的通道中包含不同的语义信息，在许多成功的深度神经网络上表现出比较多的冗余性 原本卷积核需要的参数数量 = C0（输
# 理解 PyTorch 中的 Dilation 形成网格
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）广泛应用于图像处理任务。卷积操作通过提取输入图像的特征来实现这一点。然而，标准卷积操作的局限之一是其对输入特征图的感受野（即网络能够“看到”的输入区域）的影响。为了解决这个问题，PyTorch 提供了一个功能强大的概念：**扩张卷积（Dilation）**。本文将探讨扩张卷积的原理，以及如何在 PyT
原创
2024-08-19 03:28:51
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@[TOC](OpenCV-Python|图像处理模块 — cv2.remap()函数的使用)前言OpenCV-Python|图像处理模块 — cv2.remap()函数的使用原理什么是重映射？重映射是从图像中的一个位置获取像素并将其放置在新图像中的另一位置的过程。为了完成映射过程，可能有必要对非整数像素位置进行一些插值，因为源图像和目标图像之间并不总是一对一的像素对应关系。对每个像素位置，重映射
# AutoGrad 自动求导机制
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch import optim
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2023-12-24 21:34:58
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在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 gray_dilation_rect (Image1, ImageMax, 5, 5)
原创
2022-03-10 14:21:37
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在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 gray_dilation_shape (Image1, ImageMax, 5, 5
原创
2022-03-10 14:19:30
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参考： 前言： 卷积在 NR Modulaiton，OFDM, Beam, MIMO等技术里面都会涉及到。目录： 卷积等式 狄拉克函数卷积性质 例1： L
文章目录0 介绍1.1 背景1.2 流程2 获取TP，FP，FN3 获取背景4. GRAY图片转化为RGB5 图片融合 保持图片 算法流程6 结果参考文章 0 介绍在图像分割中，常常有过分割与欠分割问题，为了显示它们，可以在预测的基础上，使用不同的颜色标记过分割：在混淆矩阵中即假正类(False positive, FP)，模型将不属于该类的像素预测成了该类，即预测错误。设预测的图像为prd_i
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2023-10-11 15:49:31
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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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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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的灰度设置成1，则(2,2)的灰度变成1。灰度为1的点三个 (0,0),(0,1),(1,0)灰度为1的点三个(1,2) (2,1) (2,2)
原创
2023-08-13 09:20:11
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目标分割是在图像中寻找目标物体边界的过程。目标分割有很多应用。例如，通过勾勒医学图像中的解剖对象，临床专家可以了解有关患者病情的有用信息。根据图像中目标的数量，我们可以进行单目标或多目标分割任务。本章将重点介绍使用PyTorch开发一个深度学习模型来执行单目标分割。在单目标分割中，我们感兴趣的是自动勾勒出图像中一个目标物体的边界。对象边界通常由二进制掩码定义。从二进制掩码中，我们可以通过在图像上覆
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2023-09-02 07:13:07
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PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建，transforms用于图像的预处理。from torchvision import transforms预处理操作集合：Composerans = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean = [0.485
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2023-10-10 14:41:47
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《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》1.图片分类 是指听过使用深度学习方法让计算机能够对输入图片的信息进行分析、处理并判定图片所属的类别。 2.图像的目标识别和语义分割 是指通过使用已经训练好的模型识别出输入图片的特征，然后才能将这些图片归属到具体的类别中。 3.自动驾驶 4.图像风格迁徙 提取的这些特征迁徙到其他图片中进行融合卷积神经网络结构 由 卷积层、池化层、全连接层 构成。卷积层 主
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2024-05-17 16:17:58
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上一篇文章中，主要介绍了使用segmentation_models_pytorch库进行UNet++模型训练，我们使用的数据集是已经标注好的CamVid数据集，但在实际应用中，我们需要标注自己的多分类图像分割数据集，这篇文章中，就重点介绍下怎么创建自己的图像分割数据集。首先需强调的是在这里我们用的数据集都是png格式的，生成的标注图像也都是png格式的，因为png图像可以做到无损压缩，能在保证最不
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2023-08-04 11:15:40
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鱼羊 量子位(QbitAI)一个新的图像分割model zoo来啦！一大波基于PyTorch的图像分割模型整理好了就等你来用~这个新集合由俄罗斯的程序员小哥Pavel Yakubovskiy一手打造，包含四种模型架构和30种预训练骨干模型(backbone)，官方文档列举了四条主要特点：高级API(两行代码构建神经网络)4种模型架构：Unet，Linknet，FPN，PSPNet每个架构有30种可
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2024-08-05 13:26:35
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Contents1. 处理数据集2. Mask R-CNN微调模型3. 模型的训练及验证4. 遗留问题（解决后删掉） 通过微调预训练模型Mask R-CNN来完成目标检测及语义分割，数据集采用Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection and Segmentation。该数据集包括170张图片，所有图片中共有345个行人，该数据集与PASC
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2023-11-06 21:31:39
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