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深度学习之图像的数据增强

深度学习图像处理

　　　在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强，数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入其他图像轮廓的噪音. 　　对于常用的图像的数据增强的实现，如下： 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1. 翻转变换 flip 4 2. 随机修剪 rand

2018-03-27

2.1K0

faster-rcnn中ROI_POOIING层的解读

深度学习图像处理

在没有出现sppnet之前，RCNN使用corp和warp来对图片进行大小调整，这种操作会造成图片信息失真和信息丢失。sppnet这个模型推出来之后（关于这个网络的描述，可以看看之前写的一篇理解：http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html），rg大神沿用了sppnet的思路到他的下一个模型中fast-rcnn中，但是roi_pooling和sppnet的思路虽然相同，但是实现方式还是不同的.我们看一下网络参数: layer { name: "roi_poo

2018-03-27

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ijg库解码超大型jpeg图片

qt 图像处理

1. ijg库解码超大型jpeg图片（>100M）的时候，如何避免内存溢出。采用边解码边压缩的策略,每次解码一行或者若干行图片数据，然后对于这些解码的数据，进行DQT（量化处理，过滤掉高频的数据，保持低频的数据），这样解码完，也压缩完。 2. ijg库提供给我们的压缩接口都非常单一，仅有文件流操作，也就是仅仅只有从文件（图片）中读取，然后保存到文件中，而我们在解码大图片的时候，一般是希望它能够留在缓存中，所以我们需要对源文件进行数据导向内存中 3. 一般而言，我们在进行图片压缩的时候，往

2018-03-27

1.2K0

ijg库的使用的几点注意

c++图像处理

ijg库（http://www.ijg.org/）是用于处理jpeg解码和压缩的库，最新版本为2014发布的版本,可以在官网中下载jpegsr9a.zip 使用vs中个nmake 进行编译，对于这个版本的库，在编译的时候需要注意这几个点： 1. 可以在cmd中使用命令进行编译（前提是，将 nmake的路径配置到环境变量中path下了）形如：设置三个变量：变量名变量值 include D:\Program File

2018-03-26

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