我正在尝试在我的分割任务中使用transforms.Compose()。但我不确定如何对图像和蒙版使用相同的(几乎)随机变换。所以在我的分割任务中，我有原始的图片和相应的掩模，我想生成更多的随机变换图像对来训练popurse。这意味着如果我对我的原始图片做了一些转换，这个转换
浏览 89提问于2021-02-20得票数 0
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我已经搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但我找不到任何密码。(我需要帮助解决我使用列表输入数据的研究。列表输入数据形状为1×9。)
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
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PyTorch中的数据增强
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我对在PyTorch中执行的数据增强感到有点困惑。现在，据我所知，当我们执行数据增强时，我们保留原始数据集，然后添加其他版本的数据集(翻转，Cropping...etc)。但这似乎不像发生在PyTorch。据我从参考资料中了解到，当我们在data.transforms中使用PyTorch时，它会逐一应用它们。例如： 'train': transforms.Compose([
浏览 2提问于2018-08-03得票数 81
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在Pytorch中，我知道某些图像处理转换可以这样组成：transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()，在我的例子中，每个图像都有一个与YOLO格式的边界框坐标相对应的注释
浏览 1提问于2020-07-24得票数 6
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Got <class 'torch.Tensor'>test_dir = data_dir + '/test'
train_transforms = transforms.Compose[0.485, 0.456, 0
浏览 4提问于2019-07-17得票数 9
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使用互斥任务的多任务学习？
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我希望通过使用图中所示的共享层执行分割和分类来执行多任务学习。然而，输出1将是一个分段掩码，它使用不同的损失函数，如骰子损失，输出2使用softmax激活来提供类别概率。而且，数据是相互排斥的，分割任务来自自然图像领域，而分类任务来自医学图像领域。Keras或Pytorch是否有明确的方法或示例来演示这种多任务学习任务？
浏览 5提问于2020-06-01得票数 1
我正在尝试修改这个pytorch-example ()来使用我自己的数据集。Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 142, in &l
浏览 8提问于2017-08-10得票数 0
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在使用UNet家族(Unet++、double UNet、ResUNet.)这样的模型处理图像分割任务时，大多数任务是查找一个特定的实例，这意味着掩码是一个单一的对象，比如从超音器医学图像中检测左心。不过，这一次，我正在处理一个单元格分割任务，其中有许多要作为掩码分割的实例。(不过有一班)
我很好奇，使用RoI生成模型(如MaskRCNN )是否比使用类似于UNe
浏览 2提问于2021-12-16得票数 0
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我正在使用Pytorch的transforms.Compose在我的数据集中，我有1200x1600 (高x宽)的图像。 我想从左上角(0,0)开始裁剪图像，这样我就可以拥有800x800的图像。我在Pytorch文档中查找，但是没有找到任何可以解决我的问题的东西，所以我复制了center_crop在我的项目中，并对其进行了如下
浏览 68提问于2021-02-25得票数 0
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这可能是一个基本的问题，因为我是从计算机视觉开始。我正在尝试使用resnet18从pytorch和使用CIFAR-100数据集。单个图像的大小为3x32x32，模型无法转发此抛出错误。它可以处理大小为224、128、64的数组。我应该如何构造我的图像来具体地用resnet18 (而不是其他的arch)来处理它们。
浏览 0提问于2020-01-15得票数 0
我想用Pytorch做一些数据增强，但我对库不是很了解：def gaussian_blur(img): image_blur= image_blur return im
'train': transforms.Composegaussian_blur),
transforms.ColorJitter
浏览 0提问于2020-08-07得票数 0
我正在启动一个使用PyTorch的图像分割项目。我有一个减少的数据集在一个文件夹和两个子文件夹-“图像”来存储图像和蒙面图像的“掩码”。图像和掩码是具有3个通道和256像素的.png文件。因为它是图像分割，标签必须执行一个像素一个像素。为了简单起见，我现在只使用两个类。到目前为止，我取得了以下成绩：
我能够通过以下方式将文件加载到类“图像”或“掩
浏览 0提问于2019-02-05得票数 1
我已经开始使用PyTorch，但我不知道如何找到均值和std作为normalise的输入参数。我见过这个在另一个例子中： transfo
浏览 22提问于2021-03-15得票数 1
我在Github中查找GAN代码。我找到的代码使用pytorch。在这段代码中，我们首先将图像归一化为mean = 0.5，std = 0.5。通常，归一化为min =0和max = 1。transformtransfo = transforms.Compose([ transforms.Normalize(
浏览 5提问于2018-09-03得票数 9
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我还知道，显着性地图也是一种图像分割任务。但是它已经被广泛地应用于可解释的深度学习(读、GradCam等)。我还看到了这篇论文()，它讨论的是类显着性地图--当涉及到图像分割时，它会给我敲响警钟。请告诉这个概念是否存在图像分割，或我需要阅读更多关于这一主题。
浏览 1提问于2019-12-05得票数 2
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我试图在PyTorch中使用一个流行的预训练的VGG模型来进行图像分类，但在大多数程序中，我注意到图像的大小被调整为256，并将其裁剪为224用于图像的预处理。transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop
浏览 20提问于2020-03-05得票数 2
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如何改变输入图片的尺寸？
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我制作了一个复杂的托儿所网络，我希望它能输入图片并输出图片，但是当我把图片转换成张量时，它们的维数是错误的：transform = transforms.Compose( transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
对img进行规范化，但它并没有改变尺寸。x = F.relu(self
浏览 0提问于2018-12-19得票数 1
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尝试在Py火炬中加载自定义数据集
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我刚开始使用PyTorch，不幸的是，在使用自己的培训/测试图像数据集作为自定义算法时，我有点困惑。首先，我正在制作一个小的“你好世界”-esque卷积衬衫/袜子/裤子分类网络。我只加载了几个映像，只需要确保PyTorch能够加载它们，并将它们正确地转换为32x32可用的映像。我的ImageFolder设置如下：
长裤/裤子/裤子
imgs/衬衫&
浏览 2提问于2017-04-16得票数 4
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