PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时,还安装了torchvision,这是一个计算机视觉工具包.有 3 个主要的模块: torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist.CIFAR-10.Image-Net 等 torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模型,如 AlexNet.VGG.ResNet.GoogleNet 等 深度学习模型是由数据驱动的,…

图片数据一般有两种情况: 1.所有图片放在一个文件夹内,另外有一个txt文件显示标签. 2.不同类别的图片放在不同的文件夹内,文件夹就是图片的类别. 针对这两种不同的情况,数据集的准备也不相同,第一种情况可以自定义一个Dataset,第二种情况直接调用torchvision.datasets.ImageFolder来处理.下面分别进行说明: 一.所有图片放在一个文件夹内 这里以mnist数据集的10000个test为例, 我先把test集的10000个图片保存出来,并生着对应的txt标签文件.…

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了…

最近从tensorflow转向pytorch,感受到了动态调试的方便,也感受到了一些地方的不同. 所有实验都是基于uint16类型的单通道灰度图片. 一开始尝试用opencv中的cv.imread读取图片,发现会默认读8位数据...后来还是改用了skimage读取图片.一个小坑. 在tensorflow中: 利用append得到数组x_test  [batchsize,width,hight] x_test = x_test[:, :, :, np.newaxis] # 占位符 x=tf.pla…

本文简单描述如果自定义dataset,代码并未经过测试(只是说明思路),为半伪代码.所有逻辑需按自己需求另外实现: 一.分析DataLoader train_loader = DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))…

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U…

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)…

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

今天这篇文章是要修改之前的一个错误,前面我写过一篇基于FPGA的串口发送图片数据至VGA显示的文章,最后是显示成功了,但是显示的效果图,看起来确实灰度图,当时我默认我使用的MATLAB代码将图片数据转化后是灰度图片,直到前一阵我才发现,其实并不是这样.MATLAB代码转化出来的图片数据就是8位的彩色图片数据,只不过当数据小于16'h10时,MATLAB生成的数据便是A.B.E,但是串口调试助手会怎么识别呢!如下图(前方多图高能) 这是我发送的十六进制为0的数据,而串口却显示发送的是FF,显然数据…