在计算机视觉任务中，图像摊平是一个重要的步骤，尤其在处理深度学习模型时。PyTorch 提供了强大的工具来帮助我们轻松完成这一过程。在本文中，我将详细说明如何在PyTorch中实现图像的摊平，将此过程记录为博文，并且将重点讨论技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等，帮助大家更好地理解和应用这一技术。
首先，我要描述图像摊平的基本流程，可以参考以下流程图：
```mermaid
flowcha
今天主要分享两份 Github 项目，都是采用 PyTorch 来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如 ResNet、DenseNet、ResNext、SENet等，并且也给出相应的实验结果，包含完整的数据处理和载入、模型建立、训练流程搭建，以及测试代码的实现。接下来就开始介绍这两个项目。1. PyTorch Image Classification这份代码目前有 200+ 星，主要
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2023-11-13 21:10:43
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# PyTorch如何把矩阵摊平
## 引言
在深度学习中，输入数据通常以矩阵的形式表示。然而，有时我们需要将高维的矩阵摊平成一维的向量，以便能够进行后续的操作。PyTorch提供了简单的方法来实现这一操作，本文将介绍如何使用PyTorch将矩阵摊平，并以一个实际问题为例进行演示。
## 问题描述
假设我们有一个包含10个图像的数据集，每个图像的尺寸为28x28像素。我们希望将每个图像摊平
原创
2024-02-02 10:13:37
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在炼丹师的路上越走越远，开始入手pytorch框架的学习，越炼越熟吧。。。1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵，并初始化a = torch.empty(5, 3) #创建一个5*3的未初始化矩阵
nn.init.zeros_(a) #初始化a为0
nn.init.constant_(a, 3) # 初始化a为3
nn.init.uniform_(a) #初
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2023-08-26 22:37:36
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作者 | 低吟不作语八种排序算法可以按照如图分类一、交换排序所谓交换，就是序列中任意两个元素进行比较，根据比较结果来交换各自在序列中的位置，以此达到排序的目的。1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的交换排序算法，以升序排序为例，其核心思想是：从第一个元素开始，比较相邻的两个元素。如果第一个比第二个大，则进行交换。轮到下一组相邻元素，执行同样的比较操作，再找
# Java JSON子节点摊平
## 摘要
在Java开发中，我们经常需要处理JSON数据。JSON是一种常用的数据格式，用于在不同的系统之间进行数据交换。然而，在处理JSON数据时，有时我们需要将嵌套的子节点摊平成一级结构，以便更好地处理和分析数据。本文将介绍如何使用Java来实现JSON子节点的摊平，并提供代码示例进行说明。
## 什么是JSON？
JSON，全名为JavaScrip
原创
2024-01-14 11:29:56
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// flatern 是摊平数组
function flat(arr) {
const isDeep = arr.some(item => item instanceof Array) if(!isDeep){ return arr
}
const result = Array.prototy
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2020-08-08 19:55:00
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下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv
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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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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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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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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《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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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 Day25——使用Pytorch实现彩色图片识别 文章目录深度学习 Day25——使用Pytorch实现彩色图片识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项和设置GPU2、下载数据3、加载数据4、数据可视化四、构建CNN网络结构1、函数介绍2、构建CNN并打印模型3、可视化模型结构五、训练模型1、设置损失函数，学习率2、编写训练函数3、编写测试函数4、正式训练六、结果可视化七、最后
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2024-08-08 15:39:43
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文章目录1. 数据准备2. 整体思路3. 数据增强4. 构建管道5. 构建模型6. 设置优化器7. 设置损失函数8. 训练并保存模型 在这里我们使用一个图像的多分类来做例子，使我们对pytorch训练的流程进行一个简单的了解。 我使用的torch库的环境如下torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu1011. 数据准备这里我们采用牛津大学的102中花卉数据作
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2023-09-03 22:02:07
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语义分割简介图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域。它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。下图为语义分割的一个实例，其目标是预测出图像中每一个像素的类标签。图像语义分割是图像处理和是计算机视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。 语义分割对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、边缘或身体等）。这里需要和实例分割区分开来。它没
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2023-10-03 19:17:09
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