imgaug是一款非常有用的python图像增强库,非常值得推荐应用于深度学习图像增强.其包含许多增强技术,支持图像分类,目标检测,语义分割,热图.关键点检测等一系列任务的图像增强.本文主要介绍imgaug基本使用,以及应用关键点和边界框增强. 官方代码仓库:imgaug 官方入门文档:imgaug doc 增强效果预览:overview of augmenters Api:imgaug dpi # 安装imgaug模块 # pip install imgaug 1 加载和增强图片 1.1 读图…

ImageAI是一个Python库,旨在使开发人员,研究人员和学生能够使用简单的几行代码来构建具有独立的深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统. ImageAI的官方GitHub存储库为https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI @ 目录 0 安装 1 图像预测 1.1 参数说明 1.2 样例代码 2 目标检测 2.1 参数说明 2.2 样例代码 3 视频实时检测与分析 3.1 参数说明 3.2 样例代码 4 其他功能介绍 5 参考 # 去掉警告 impo…

imgaug边界框增强笔记主要是讲述基于imgaug库对目标检测图像的边界框进行图像增强.本文需要掌握imgaug库的基本使用,imgaug库的基本使用见[深度学习] imgaug库使用笔记. 文章目录 0 示例图像和标注文件 1 imgaug加载图像和标注数据 2 边界框增强 2.1 整张图像增强 2.2 图像部分区域增强 2.3 边界框超出图像范围解决办法 3 保存增强图像和标注文件 4 参考 0 示例图像和标注文件 示例图像如图所示 # 对应的标注文件 !cat demo.xml <?xm…

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习…

tiny-dnn是一个基于DNN的深度学习开源库,它的License是BSD 3-Clause.之前名字是tiny-cnn是基于CNN的,tiny-dnn与tiny-cnn相关又增加了些新层.此开源库很活跃,几乎每天都有新的提交,因此下面详细介绍下tiny-dnn在windows7 64bit vs2013的编译及使用. 1.      从https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn 下载源码: $ git clone https://github.com/tiny-…

目录 深度学习必备库 - Numpy 1. 基础数据结构ndarray数组 1.1 为什么引入ndarray数组 1.2 如何创建ndarray数组 1.3 ndarray 数组的基本运算 1.4 ndarray数组的索引和切片 1.5 ndarray数组的统计计算 2. 随机数np.random 2.1 创建随机ndarray数组 2.2 设置随机种子 2.3 随机打乱ndarray数组顺序 2.4 随机选取元素 3. 线性代数操作 4. Numpy保存与导入文件 5. Numpy应用举例 5…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

一.可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二.交互式工具 Ipython.Ipython notebook Plotly 三.Python IDE类型 PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面 PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse) IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器 Enthought中的Canopy:以PyQt…

在弄清楚InfoGAN之前,可以先理解一下变分推断目的以及在概率论中的应用与ELBO是什么,以及KL散度 https://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/93074519 https://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/86644192. 如果理解了变分推断,KL散度,ELBO,对于InfoGAN中的重要方法就可以很容易理解了. 这里首先看一下简单的对数推导为方便对InfoGAN文中的公式的阅读:…

Ubuntu14.04上Caffe安装指南 安装的准备工作 首先,安装官方版Caffe时.假设要使用Cuda.须要确认自己确实有NVIDIA GPU. 安装Ubuntu时,将/boot 分区分大概200M左右,太小了会导致升级系统时/boot空间不足.交换分区能够分到和机子的内存差点儿相同. /opt 和 /usr/local 文件夹要保证空间能够满足软件安装的需求.暂时文件夹也不能太小.建议10G以上,由于如今的Matlab.MKL软件都非常大,暂时文件夹可能挂载不上去.其余的差点儿相同都能够…