根据本教程：，我正在使用PyTorch优化更快的RCNN编辑>>> random_idx = torch.randint
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
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我正在考虑使用陆地卫星图像来训练CNN，以便进行无监督的像素语义分割分类。也就是说，我一直无法找到一种方法，允许我从较大的陆地卫星图像中裁剪图像进行训练，然后对原始图像进行预测。本质上，这是我想要做的：
原始陆地卫星图像(5,000 x 5,000 -这是一个任意大小，不能很好地确定实际尺寸) ->将图像裁剪成(100 X 100)块->在这些裁剪图像上训练模型->
浏览 1提问于2020-03-06得票数 2
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我有一个pytorch模型，它使用0-1之间归一化的像素值将3 x width x height图像作为输入img = io.imread(img_path)我将这个模型转换为coreml并导出了一个mlmodel，它接受具有正确尺寸的输入Image (Color
浏览 5提问于2018-09-05得票数 0
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火把预测与飞镖，欢迎体验
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我想知道在pytorch ()和省道()之间使用哪个包。我一直在尝试这两种方式，看起来飞镖更像是滑雪板--就像它的写作和风格，而火把的预测使用了不同的数据类。提前感谢！
浏览 3提问于2022-03-03得票数 1
我是Pytorch_Forecasting的新手。我遵循了“使用时间融合转换器进行需求预测”(https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/en/latest/tutorials/stallion.html)中所描述的完全相同的方法我一直收到这样的错误："ValueError:字典更新序列元素#0具有长度1；需要2“。我不知道
浏览 42提问于2021-09-04得票数 3
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调整图像大小时的器官分割问题
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当我用我的模型预测MRI图像上的面具时，我正在处理一个问题。问题是，我有两个不同尺寸的图像。我的目标是找出面具有多不同。然而，因为我的模型只需要(256,256)图像，所以我必须调整它们的大小。在调整大小的过程中，两个图像中的器官变得非常不同，因为原始尺寸是不同的</
浏览 2提问于2022-08-04得票数 0
我在训练CNN进行图像分类。相同的对象(然后具有相同的标签)两次出现在测试集中(就像两个视图)。我想在预测班里的时候利用这一点。现在，最后一层是Linear层(PyTorch)，我使用交叉熵作为损失函数。我想知道对每个物体进行最有信心的预测的最好方法是什么。我应该首先计算LogSoftMax并以最高的概率接受类(在两个预测数组中)，还是应该直接接受逻辑？
浏览 0提问于2019-08-09得票数 1
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cifar可以工作，但是当尝试在fmnist上使用我的函数时，我得到了错误: RuntimeError:给定的groups=1，大小为32，3，3，3的权重，期望input4，1，28，28有3个通道，但得到1个通道 你能猜出问题出在哪里吗？我知道维度或输入数据的方式有一些问题。提前感谢！
浏览 75提问于2021-06-14得票数 0
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我在GluonCV上使用Faster-RCNN、Yolo和SSD模型对一些医学图像进行预测。然而，训练结果并不理想，因为数据集中的图像数量很少。因此，我决定使用迁移学习，并使用'reset_class‘方法解冻输出层来训练我的模型。但结果仍然低于预期。因此，我试图解冻更多的层以提高训练结果的准确性，但我找不到任何内置函数来实现这一点。基本上，我有两个问题:第一，有没有可能解冻GluonCV上更多的层？其次，
浏览 25提问于2020-11-06得票数 0
在下面的编码示例中，我无法理解为什么输出张量grid具有3,28,280形状。我理解为什么它的28在高度上而280在宽度上，而不是3。从沿轴0运行的所有3 28x280数组上运行plt.imshow()看，它们是相同的副本，因为打印其中的任何一个都给了我我想要的图像。我也不明白为什么我可以把grid作为一个参数传递给plt.imshow()，因为它应该包含一个2D数组，而不是像grid那样的3D数组。/pytorch_obj
浏览 1提问于2021-01-07得票数 1
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这是我第一个机器学习项目，也是我在这里的第一个问题。我是一个机器学习的新手，有理论物理学的背景。
我想使用CNN来检测高分辨率图像中的制造缺陷引起的划痕。图像必须是高分辨率的；下采样会破坏我们想要检测到的特征。我担心的是有限的模型容量(没有参数)以及训练时间。而且，由于培训图片的数量很少，仅仅使用我的产品图片从零开始培训整个网络
浏览 0提问于2019-01-16得票数 3
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只有一部分我还不知道答案...在this论文的fig1中，深层的输入是相同的输入(即xt)还是来自上一层的输出？ 一种非常简单的表达问题的方法是在论文的fig1中，是每一层上的红线还是上一层的输出。我认为所有层在时间t的输入是xt，因为如果它是前一层的输出，并且xt与ht的维度不同，那么您将需要所有隐藏的GRU单元格接受t输入<
浏览 22提问于2021-04-06得票数 0
编辑:解决-问题取决于工人的数量，降低他们，解决问题。以下是我尝试过的："RuntimeError:数据自动化系统错误:内存不足“”"RuntimeError: CUDA内存不足尝试分配28.00 MiB (GPU 0；24.00 GiB总容量；2.78 GiB已分配；19.15 GiB空闲；2.82 GiB由PyTorch保留)“
图像大小= 224，
浏览 0提问于2021-03-15得票数 3
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所以在二维卷积中，当我定义一个3x3核时，操作实际上是使用3x3xn核执行的，n是输入通道的数量。
这在3d卷积中是相同的吗？也就是说，如果我在维度(128,128,128,3) (宽度，高度，深度，通道)的输入上定义了一个3x3x3核，那么操作是否使用3x3x3x3维的核执行，其中最后三个是由输入通道的数量确定的？
浏览 3提问于2020-03-02得票数 1
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我有50,000幅图片的样本，其中一些图片如下：$\qquad$$\qquad$$\qquad$$\qquad$与这些图像相关联的是具有最大像素大小的数字的标签。我的目标是建立一个机器学习模型，根据像素大小预测图像中最大的数字。
为此，我在下一个模型上使用了迁移学习，但只获得了60%的准确率。考虑到这实现使用传输学习来训练模型来预测MNIST数字，我现
浏览 0提问于2018-03-17得票数 1
我已经创建了一个具有特定高度和宽度的div。里面有我插入的图片。问题是，如果图像的尺寸相同，那么div就是相似的。但如果图像的维度不同，那么div也会发生变化。例如，看看下面的页面：
所有图像的维度都是180*200像素，这就是为什么所有的div看起来都是相似的(方形大小的方框有白色背景)。我的问题是，我们是否可以创建一个具有特
浏览 1提问于2015-05-25得票数 0
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我试图加载YOLOv5模型并使用它来预测特定的图像。我的问题是，我想在我的应用程序中显示带有边界框的预测图像，所以我需要直接从PyTorch的预测方法中得到它，以便在我的应用程序中显示。pred.show() #show image but can't assign to a variable
pred.save() #save image to
浏览 39提问于2022-04-25得票数 1
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我已经使用AutoML训练了一个自定义的Google Cloud Vision模型。此模型的目的是对给定图像的单个标签进行分类。
我已经实现了一个客户端来向他们的REST API发送HTTP预测请求。这工作得很好，但是获得响应所需的时间是13秒。在我看来，这似乎极其缓慢和低效。我确定这是由Google引起的，因为我对方法调用进行了计时(上传原始图像数据可能需要一些时间，但在他们预先训练的</
浏览 1提问于2018-12-07得票数 1
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旋转图像增加其大小？
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我试图旋转一些图片，其宽度超过高度左右的左上角，90度。，但是在大小上有很大的变化。它存储的像素信息是相同的，只是旋转，为什么要改变图像大小呢？例如：(936 X 312) 155 312
(312 X 936) 342 936好的，我试着用内置的窗口图像查看器旋转图像，在这种情况下也会增加。更多关于压缩的内容。我还不清楚为什么旋转时它会压缩得更少？我正在尝试的所有<em
浏览 3提问于2016-06-13得票数 1
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"sigmoid"), return x 上面的代码是我从matterport掩码rcnn得到的。我需要添加一个额外的Conv2DTranspose层来获得一个56x56的蒙版。我该怎么做呢？我对TensorFlow一无所知。我认为上面的代码是为28x28掩模设计的。但我需要56x56分辨率的蒙版。
浏览 5提问于2020-08-08得票数 0
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