常用的数据增强方法 常用的数据增强方法如下： 1.对图片进行一定比例缩放 2.对图片进行随机位置的截取 3.对图片进行随机的水平和竖直翻转 4.对图片进行随机角度的旋转 5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化...随机比例放缩 随机比例缩放主要使用的是 torchvision.transforms.Resize() 这个函数，第一个参数可以是一个整数，那么图片会保存现在的宽和高的比例，并将更短的边缩放到这个整数的大小...，第一个参数也可以是一个 tuple，那么图片会直接把宽和高缩放到这个大小；第二个参数表示放缩图片使用的方法，比如最邻近法，或者双线性差值等，一般双线性差值能够保留图片更多的信息，所以 pytorch...可以看到每次做完增强之后的图片都有一些变化，所以这就是我们前面讲的，增加了一些’新’数据 下面我们使用图像增强进行训练网络，看看具体的提升究竟在什么地方，使用 ResNet 进行训练 使用数据增强 import...而对于测试集，使用数据增强进行训练的时候，准确率会比不使用更高，因为数据增强提高了模型应对于更多的不同数据集的泛化能力，所以有更好的效果。
第二种方法这种直接从2x2像素变为4x4像素，不就是我们最最最常用的resize图像缩放操作吗？对的，在图像缩放或者其它图像变换中，肯定会用到我们要讲的插值算法。...：双线性插值：一种在离散数据点之间进行插值的方法，通过使用四个最近的数据点来估计新点的值。...INTER_CUBIC：双三次插值：一种在数字图像处理中常用的插值算法，用于图像缩放和旋转等操作。通过在水平和垂直方向上分别进行三次插值，可以得到一个更平滑、更精确的图像。...这将产生与PIL、scikit-image或Matlab中的最近邻方法相同的结果。...然后使用最近邻插值算法对原始图像进行缩放，得到目标图像。最后输出目标图像的像素值。
其函数图像如下所示： ---- 三、比较与总结 ---- 插值算法常用于对图像进行缩放处理。...否则，若从输入图像出发来推算输出图像，输出图像的像素点可能出现无灰度值的情况。因为对图像进行缩放处理时，输出图像像素和输入图像之间可能不再有一一对应关系。...但它仅使用离待测采样点最近的像素的灰度值作为该采样点的灰度值，而没考虑其他相邻像素点的影响，因而重新采样后灰度值有明显的不连续性，图像质量损失较大，会产生明显的马赛克和锯齿现象。...在几何运算中，双线性内插法的平滑作用可能会使图像的细节产生退化，在进行放大处理时，这种影响更为明显。在其他应用中，双线性插值的斜率不连续性会产生不希望的结果。...总之，在进行图像缩放处理时，应根据实际情况对三种算法做出选择，既要考虑时间方面的可行性，又要对变换后图像质量进行考虑，这样才能达到较为理想的 权衡 (trade-off)。
2.1 学习目标 学习Python和Pytorch中图像读取 学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据 2.2 图像读取 由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。...其次数据扩增可以扩展样本空间，假设现在的分类模型需要对汽车进行分类，左边的是汽车A，右边为汽车B。如果不使用任何数据扩增方法，深度学习模型会从汽车车头的角度来进行判别，而不是汽车具体的区别。...2.3.2 常见的数据扩增方法 在常见的数据扩增方法中，一般会从图像颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度进行变换。当然不同的数据扩增方法可以自由进行组合，得到更加丰富的数据扩增方法。...、饱和度和零度进行变换 transforms.FiveCrop 对图像四个角和中心进行裁剪得到五分图像 transforms.Grayscale 对图像进行灰度变换 transforms.Pad...2.5 本章小节 本章对数据读取进行了详细的讲解，并介绍了常见的数据扩增方法和使用，最后使用Pytorch框架对本次赛题的数据进行读取。
STN提出的意义在于能够把变换后的图像校正成为NN想要的理想图像，然后喂入NN去识别。并且，STN可以根据不同变换的图像动态地进行空间变换。...插入STN后，CNN针对不同变化可以产生类似的结果，即不受图片变换带来的性能影响(下图来自于参考文档②)： 作者通过一系列实验表明，插入STN的CNN网络在一些数据集上达到了SOAT的水准。...如果一个CNN网络用于图像分类任务，那么STN就可以插进这个CNN网络中取提升分类性能，具体如下所示： 如上图所示，输入图像a通过加入STN之后，输出的图像如c所示，相信对于网络来说，对c进行分类训练会比直接对...变换矩阵 θ \theta θ可以表征任何现存的一些变换，比如仿射变换、投影变换等，不同的变换会产生不同size的 θ \theta θ。...理想状态是这样的，但是一般来说 T ( G ) \mathcal{T}(G) T(G)产生的坐标都是小数，因此不能直接取 U U U中的像素值来输出给 V V V，作者使用一些插值，如双线性插值来解决这个问题
： 构建Dataset 数据加载通常使用Pytorch提供的DataLoader，在此之前，需要构建自己的数据集类，在数据集类中，可以包含transform一些数据处理方式。...ratio- 随机长宽比设置 interpolation- 插值的方法，默认为双线性插值(PIL.Image.BILINEAR) 上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop 功能：对图片进行上下左右以及中心裁剪...图像缩放：transforms.Resize 功能：重置图像分辨率 参数： size- If size is an int, if height > width, then image will...填充：transforms.Pad 功能：对图像进行填充 参数： padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个 pixel。...加上概率，依概率进行操作 transforms.RandomOrder 功能：将 transforms 中的操作随机打乱 使用示例： 例如，想对数据进行缩放、随机裁剪、归一化和标准化，可以这样进行设置
matrix 进行缩放，我们来看看双线性采样的表现： 可以看到处理之后的图片不是像邻近采样一样纯粹的一种颜色，而是两种颜色的混合。...双线性内插值算法在图像的缩放处理中具有抗锯齿功能, 是最简单和常见的图像缩放算法，当对相邻 2x2 个像素点采用双线性內插值算法时，所得表面在邻域处是吻合的，但斜率不吻合，并且双线性内插值算法的平滑作用可能使得图像的细节产生退化...Lanczos 采样使用的 Lanczos 算法也可以用来作为图片的缩放，Lanczos 算法和双三次插值算法都是使用卷积核来通过输入像素计算输出像素，只不过在算法表现上稍有不同。...八、总结 上面主要介绍了常见的四种图像重采样算法，在 Android 中，前两种采样方法根据实际情况去选择即可，如果对时间要求不高，倾向于使用双线性采样去缩放图片。...如果对图片质量要求很高，双线性采样也已经无法满足要求，则可以考虑引入另外几种算法去处理图片，但是同时需要注意的是后面两种算法使用的都是卷积核去计算生成像素，计算量会相对比较大，Lanczos 的计算量则是最大
注意：用这种方式调整图像大小会损失很多信息 使用OpenCV模块调整图像大小 通过使用cv2.resize()缩小图像 通过使用cv2.resize()放大图像 将图像的高度和宽度均缩小到原来的一半...使用Pillow模块调整图像大小 将图像的高度和宽度均缩小到原来的一半``` import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import...比较原始图片，手动缩放的图片，使用OpenCV缩放的图片和使用Pillow缩放的图片 f = plt.figure(figsize=(15,15)) f.add_subplot(2, 2, 1).set_title...双线性插值 双线性插值法考虑了未知像素值周围的已知像素值的2 * 2邻域。 然后，对这4个像素进行加权平均，以得出其最终插值。 ? 双三次插值 ? LancZos插值 高阶插值。...平移 在四个方向中的任何一个方向上将图像移动一定像素。 为什么要这么做？
Transform)通常是必不可少的一环，其可以用来对图像进行预处理，数据增强等。...Transforms on PIL Image 这部分主要是对Python最常用的图像处理库Pillow中Image的处理。...、对比度和饱和度，常用来进行数据增强，尤其是训练图像类别不均衡或图像数量较少时。...2.18 torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) Resize的作用是对图像进行缩放。...torchvision.transforms.LinearTransformation(transformation_matrix, mean_vector) LinearTransformation的作用是使用变换矩阵和离线计算的均值向量对图像张量进行变换
这被用作训练时间的 RoC 。（请注意，使用此技术会人为地增加数据量）。然后调整图像大小以获得固定大小（=裁剪）的图像。然后将其输入卷积神经网络 [2]。...对于增强，使用了 PyTorch 的 RandomResizedCrop。输入图像的大小为H x W，从中随机选择一个 RoC，然后将此 RoC 调整为裁剪大小。...如下所示： 这会对数据输入 CNN 的方式产生两种影响： 图像中对象（此处是乌鸦）的大小通过 FixRes Scaling 进行更改。 使用不同的裁剪大小会影响神经元的激活方式和时间。...微调：进行校正的另一种方法是对模型进行微调，微调仅应用于 CNN 的最后一层。...所有三个维度的放大都会导致精度增量减小，并且为了获得最佳精度结果，必须对所有这三个维度进行平衡缩放。
进行深度学习时，对图像进行预处理的过程是非常重要的，使用pytorch或者TensorFlow时需要对图像进行预处理以及展示来观看处理效果，因此对python中的图像处理框架进行图像的读取和基本变换的掌握是必要的...项目地址：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing 比较的图像处理框架： PIL scikit-image...Module of torchvision # &&& # 对比python中不同的图像处理模块 # 并且使用torchvision中的transforms模块进行图像处理...) plt.figure() my_imshow(temp, title='after_padding') # 标准化是在整个数据集中对所有图像进行取平均和均方差，演示图像数量过少无法进行此操作 #...train_data.std(axis=(0,1,2))/255) # transform_normal = transforms.Compose([transforms.Normalize()]) # Lamdba使用用户自定义函数来对图像进行剪裁
在相同的对图像的处理下，使用这个库函数的速度更快； 基于numpy和OpenCV，这个库从中取其精华； 相比torch自带的，这个库函数有更多的对图像的预处理的办法 对Pytorch很友好，而且这个库函数是...对image,alpha图片进行缩放，裁剪，转tensor操作，详情见注释。 使用Albumentations来做数据增强，可以直接使用opencv读取图像，记得BGR转RGB就行。...PIL读取的图像也可以，只是需要转成numpy格式的。...A.Resize()来进行缩放/将输入图像调整为给定的高度和宽度的时候，默认参数是A.Resize(height, width, interpolation=1, always_apply=False,...后续PIL的有机会再补充，搞清楚了各种接口之间的关系和相互转换，其本质都是一样的。 5.
通常缩放（image down-scaling）后的图像不会太大，因为如果分辨率过高会导致训练过程中模型占用的内存急剧上升，并且过高的分辨率也会导致训练速度和推理速度过慢。...图像大小对任务训练精度的影响并没有在模型训练中受到很大关注。为了提高效率，CV研究人员通常将输入图像调整到相对较小的空间分辨率(例如224x224) ，并在此分辨率下进行训练和推理。...传统的resizer通常可以生成更好的视觉上的缩放图像，可学习的resizer对人来说可能不是特别容易看清楚。...将使用双线性调整器训练的模型和输出调整分辨率224×224称为默认基线。结果表明，在224×224分辨率的模型中，性能最好，使用文中提出的resizer训练的网络对性能有所提升。...对于Inception-v2、DenseNet-121和ResNet-50，提出的resizer的性能优于具有类似双线性重定器。 2、质量评估 研究人员使用3种不同的基线模型对AVA数据集进行训练。
它不仅可以对输入进行空间变换,同样可以作为网络模块插入到现有网络的任意层中实现对不同Feature map的空间变换。...通过θ和定义的变换方式寻找输出与输入特征的映射T(θ),Sample结合位置映射和变换参数对输入特征进行选择并结合双线性插值进行输出,下面对于每一个组成部分进行具体介绍。...这里论文作者使用了笔者认为STN最精髓算法,双线性插值算法。...等网络参数的求导,从而满足反向传播的要求。如 论文使用的双线性插值法公式如下: ?...原始数据集选择Mnist, 分别进行了旋转（R）、旋转、缩放、平移（RTS），透射变换(P）, 弹性变形（E）四种方式对数据集进行了预处理,选用FCN和CNN作为baseline,分别使用仿射变换（Aff
从图中即可看到两者结果的不同。 简单来说：上采样指的是任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如***双线性插值***等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。...； 图（h）是112*112的反卷积的结果； 图（i）和图（j）分别是224*224的UnPooling和反卷积的结果。...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？...(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。...简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...例如，transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。 数据标准化： 将输入数据的值缩放到某个特定的范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。...y_false 在结果上可能有轻微的差异 torch.nn.functional.interpolate() 在深度学习中的常见用途包括在模型输入前对图像或特征图进行大小调整，以适应网络的输入尺寸。...最终的效果是显示原始图像和分离的红色、绿色和蓝色通道图像。 通过观察这些图像，可以更好地理解ToTensor()以及后续数据分割的使用和理解。
图像库的基本使用方法：matplotlib、PIL(pillow)、OpenCV、skimage、imageio。...它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。 使用io.imread()读取图片将其储存为一个RGB像素值矩阵。...无论如何，我们的神经网络会认为这些是不同的图像。从而完成数据扩增（Data Augmentation）操作。 ? 1. 数据扩增为什么有用？ 在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。...其次数据扩增可以扩展样本空间，假设现在的分类模型需要对汽车进行分类，左边的是汽车A，右边为汽车B。如果不使用任何数据扩增方法，深度学习模型会从汽车车头的角度来进行判别，而不是汽车具体的区别。 2....接下来我们将在定义好的Dataset基础上构建DataLoder，你可以会问有了Dataset为什么还要有DataLoder？其实这两个是两个不同的概念，是为了实现不同的功能。
加载和保存图像文件时，多少信息需要处理取决于文件格式。 7、 滤波器(素描等) 对于将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作，PIL提供了4个不同的采样滤波器： NEAREST：最近滤波。...从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。 BILINEAR：双线性滤波。在输入图像的2×2矩阵上进行线性插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。...在输入图像的4×4矩阵上进行立方插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。 ANTIALIAS：平滑滤波。这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。...对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。在当前的PIL版本中，这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。...变量table为图像的每个通道设置256个值。如果使用变量function，其对应函数应该有一个参数。这个函数将对每个像素值使用一次，结果表格将应用于图像的所有通道。
对比度： 对比度指不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，所谓黑白分明，对比度过大，图像就会显得很刺眼。对比度越小，不同颜色之间的反差就越小。...亮度： 亮度是指照射在景物或者图像上光线的明暗程度，图像亮度增加时，会显得刺眼或耀眼，亮度越小，会显得灰暗。 色相： 色相就是颜色，调整色相就是调整景物的颜色。 饱和度： 饱和度指图像颜色的浓度。...3. class torchvision.transforms.FiveCrop(size) 将给定的PIL图像剪裁成四个角落区域和中心区域 注意： 这个变换返回的是一个图像元组(tuple of..., fill=0, padding_mode=‘constant’) 对给定的PIL图像的边缘进行填充，填充的数值为给定填充数值 参数： padding(int或者tuple)——填充每一个边界。...在torch.Tensor上的转换 1. class torchvision.transforms.Normalize(mean,std) 用均值和标准差对张量图像进行标准化处理。
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