opencv的resize默认的是使用双线性插值INTER_LINEAR,也可以是尝试其他的方式进行插值操作 if (param.random_interpolation_method()) { // 0: INTER_NEAREST // 1: INTER_LINEAR // 2: INTER_CUBIC // 3: INTER_AREA // 4: INTER_LANCZOS4 ; cv::resize(cv_img_origin, img, cv::Size(new_width, new_…

Resize函数用于对PIL图像的预处理,它的包在: from torchvision.transforms import Compose, CenterCrop, ToTensor, Resize 使用如: def input_transform(crop_size, upscale_factor): return Compose([ CenterCrop(crop_size), Resize(crop_size // upscale_factor), ToTensor(), ]) 而Resi…

现在需要在json文件里面读取图片的URL和label,这里面可能会出现某些URL地址无效的情况. python读取json文件 此处只需要将json文件里面的内容读取出来就可以了 with open("json_path",'r') ad load_f: load_dict = json.load(load_f) json_path是json文件的地址,json文件里面的内容读取到load_dict变量中,变量类型为字典类型. python通过URL打开图片 通过skimage获取U…

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就…

深度Q网络是用深度学习来解决强化中Q学习的问题,可以先了解一下Q学习的过程是一个怎样的过程,实际上就是不断的试错,从试错的经验之中寻找最优解 关于Q学习,我看到一个非常好的例子,另外知乎上面也有相关的讨论 其实早在13年的时候,deepmind出来了第一篇用深度学习来解决Q学习的问题的paper,那个时候deepmind还不够火,和一般的Q学习不同的是,由于12年Alex率先用CNN解决图像中的high level的语义的提取,deepmind也同时采用了CNN来直接对图像进行特征提取,而非传统…

安装pytorch时,torchvision独立于torch.torchvision包由流行的数据集(torchvision.datasets).模型架构(torchvision.models)和用于计算机视觉的常见图像转换组成t(torchvision.transforms). 1)数据库 MNIST Fashion-MNIST KMNIST EMNIST COCO Captions Detection LSUN ImageFolder DatasetFolder Imagenet-12 CI…

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转…

一.理论 关于SRGAN的的论文中文翻译网上一大堆,可以直接读网络模型(大概了解),关于loss的理解,然后就能跑代码 loss  = mse + 对抗损失 + 感知损失   : https://blog.csdn.net/DuinoDu/article/details/78819344 loss不要乱改,尽量按照原来论文的来,我尝试了  0.2*MSE+0.4*感知损失+0.4*对抗损失 , 结果loss很奇怪,效果也很差 SRGAN的3个重要loss: 二.代码及其理解(源码) (1)文件结…

1.RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 342 and 281 in dimension 3 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:13332.RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in d…

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].欢迎关注支持原创 也欢迎添加作者微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 基本函数 1.1 Compose 1.2 RandomChoice 1.3 RandomOrder 2 PIL上的操作 2.1 中心切割CenterCrop 2.2 随机切割RandomCrop 2.3 随机比例切割 2.4 颜色震颤ColorJitter 2.5 随机旋转RandomRotation 2.6 灰度化Grayscale 2.7 size 2.8 概率随机…

Torchvision.Transforms Transforms包含常用图像转换操作.可以使用Compose将它们链接在一起. 此外,还有torchvision.transforms.functional模块,可以对转换进行细粒度控制. 如果需要构建更复杂的图像转换方式,这将很有用. class torchvision.transforms.Compose(transforms) Example: transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10),…

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down…

问题描述在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用opencv的resize做替换,因此更改了输入图片到模型中的预处理过程,使用caffe.io.Transformer进行预处理的过程如下: import numpy as np import sys,os # 设置当前的工作环境在caffe下 caffe_root = '/home/xxx/caffe…

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包…

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px…

通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了.设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel. 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀是由snapshot_prefix来设定的.这个文件里面存放的就是各层的参数,即net.params,里面没有数据(net.blobs).顺带还生成了一个相应的solverstate文件,这个和caffemodel差不多,但它多了…

OpenCV Error: Assertion failed (ssize.area() > ) /modules/imgproc/src/imgwarp. 根据错误提示,查看一下opencv源码中的imgwarp.cpp 发现出错处为opencv的resize()函数的如下行: void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int i…

1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示…

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入…

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文:  http://…

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构 我的代码 我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,…

摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ github上的代码链接,求给星星:) https://github.com/YihangLou/FasterRCNN-Encapsulation-Cplusplus 在上一篇文章中,我们是将对caffe的调用隔离了出来,可以说相当于原来caffe源码下的tools中cpp文件使用相同,然后自己写了个CMakeLists.txt进行编译.这里是进一步将代…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 由于需要把FasterRCNN做的工程化,因此这里需要对Caffe进行封装.其实封装听起来感觉很高深的样子,其实就是将自己在caffe上再调用的接口做成一个动态库,同时将Caffe的库连着Caffe的那些库依赖一起做成自己工程的库依赖就可以了.如果你只是直接使用Caffe的话,那么到时候直接链接到caffe下面build目录中的libcaffe.so或者libc…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了,深度网络呢就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来.首先layer必须要实现一个forward function,前递函数当然功能可以自己定义啦,在forward中呢他会从input也就是Layer的bottom,对了caffe里面网络的前一层是叫bottom的,从bottom中获取blob…

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等,而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行.今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blo…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

Caffe框架下的图像回归测试 参考资料: 1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing 2. http://corpocrat.com/2015/02/24/facial-keypoints-extraction-using-deep-learning-with-caffe/ 3. http://stackoverflow.com/questions/31774953/test-labels-f…

I write the sphere radius interpolation for katana plugin that can transfer attributes,render attributes ,render velocity motion blur directly. --GLY_MATH header source: // // Created by gearslogy on 4/13/16. // #ifndef GLY_POINTSINTERPOLATION_GLY_CO…

画黑底白字的软件:KolourPaint. 假设所有"1"的图片放到名字为1的文件夹下.(0-9类似)..获取每个数字的名称文件后,手动表上标签.然后合成train.txt 1.获取文件夹内全部图像的名称: find ./1 -name '*.png'>1.txt //此时的1.txt文件中的图像名称包括路劲信息,要把前面的路径信息去掉. $ sudo sed -i "s/.\/1\///g" 1.txt          //(\表示转义,所以这里用双引号而…

网友文章: 我们手中有的一般都是图片数据,jpg.bmp格式等,但caffe常使用的数据是db格式(leveldb/lmdb),因此首先我们要将自己数据转换成caffe可运行的格式文件.别捉鸡,caffe有给我们提供工具.根目录的tools文件下convert_imageset.cpp,经编译生成可执行文件,存放于./build/tools/文件,这个文件可帮我们将图片文件转换成db格式. 以分类任务为例,需要4个文件,train.train.txt.val.val.txt,train和val分…