在mnist中重新缩放图像
在MNIST中重新缩放图像意味着将手写数字图像调整为统一的尺寸，以便进行后续的机器学习或深度学习处理。MNIST是一个经典的机器学习数据集，包含了大量的手写数字图像。
重新缩放图像可以有多种方法，以下是其中两种常见的方法：
- 像素级别的重新缩放：这种方法直接调整图像的像素大小。一种常见的像素级别的重新缩放方法是使用插值算法，例如双线性插值或最近邻插值，将图像调整为目标尺寸。这种方法可以简单快速地调整图像大小，但可能会导致图像失真。
- 基于特征的重新缩放：这种方法先通过特征提取算法，例如边缘检测、角点检测等，从原始图像中提取关键特征点。然后根据这些特征点进行图像的缩放和变换。这种方法可以保留图像的重要特征，并减少图像失真的可能性。
重新缩放图像在机器学习和深度学习中具有重要的应用场景。例如，在MNIST数据集中，将图像调整为统一的尺寸可以使模型更好地学习手写数字的特征。此外，在训练过程中，还可以将图像增强技术与重新缩放相结合，以增加数据集的多样性和模型的鲁棒性。
腾讯云提供了丰富的云计算产品，可以支持图像处理和机器学习任务。例如，腾讯云的图像处理服务（https://cloud.tencent.com/product/oip）可以用于图像的重新缩放和增强。腾讯云的AI平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了多种机器学习和深度学习工具，可以用于处理MNIST数据集中的图像。
相关·内容
1回答
因此，我尝试加载数据并重新调整图像的值，然后返回重新调整比例的训练和测试集。这是我正在尝试的： import numpy as npfrom keras.datasets import mnist(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_
浏览 10提问于2020-07-16得票数 2
1回答
reconhecimento-de-escrita-manual-com-redes-neurais-convolucionais/from keras. datasets import mnistDivided the data into subsets of training and testing.y_test = np_utils. to_categorica
浏览 1提问于2018-04-09得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在学习如何在MNIST数据集上训练keras神经网络。然而，当我运行这段代码时，经过10个时期的训练后，我只能获得10%的准确率。这意味着神经网络只预测一个类别，因为有10个类别。我确信这是数据准备中的错误，而不是网络架构的问题，因为我从教程()中获得了架构。你知道为什么模型没有训练吗？accuracy'])
checkpoint = ModelCheckpoint('mnist.h5
浏览 0提问于2019-01-20得票数 0
1回答
我有一些图像和它们各自的标签作为训练集。我想将它用作TensorFlow中的数据集(就像我们如何使用mnist数据集，并可以使用mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)批量获取数据一样) 问题是，我如何创建自己的数据集附加信息:训练集有4575张28 x 28 (缩放)的图像和分类标签。总共有62个班级。 ? 如果需要更多信息，请让我知道。
浏览 9提问于2019-10-11得票数 1
1回答
我想将MNIST数字数据集从(28，28)重塑为(32，32)。一种方法是对数据进行插值。我使用自定义的径向基函数进行插值。怎么做？？下面是我如何从tensorflow加载数据data = tf.contrib.learn.datasets.mnist.load_mnist()
浏览 1提问于2020-10-02得票数 1
我即将使用MNIST作为理智，但很快就会使用我自己独特的数据集，并且可能需要我自己的规范。
浏览 2提问于2020-12-27得票数 9
我正在尝试运行CNN与火车MNIST，但测试我自己的书面数字。为了做到这一点，我编写了以下代码，但是我在这个问题的标题上出现了一个错误:我正在尝试使用训练MNIST运行CNN，但是在我自己的书面数字上测试。为此，我编写了以下代码，但标题中出现了一个错误：train_dataset = datasets.MNIST(root='.
浏览 2提问于2022-04-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在训练全连接神经网络来对MNIST数据集进行分类。输入数据是正方形黑白图像，具有[0, 255]格式的像素值。我是否需要将其重新缩放为[-1, 1] (tanh的范围)，或者它仍然可以是[0, 1]。
哪种方法更好?为什么？一般的指导方针是什么？
浏览 10提问于2018-08-02得票数 1
回答已采纳
我正在使用python3.7，并试图使用MNIST训练数据映像。没有使用 PyTorch、tf、kears框架来帮助轻松地使用dataset，而是直接使用mnist模块。我在为美国有线电视新闻网跟踪然后我尝试了"pip“(在卸载python之后，我完成了‘’)并成功下载了它。然后我输入了相同的代码来制作火车图像。train_images = mnist.train_images()
然而，说"AttributeError:模块'<
浏览 2提问于2020-02-06得票数 1
回答已采纳
2回答
我一直试图使用转移学习的MNIST数据集使用VGG/盗梦空间。但这两个网络都接受至少224x224x3大小的图像。如何将28x28x1 MNIST映像重定向到224x224x3以进行传输学习？
浏览 1提问于2017-12-17得票数 11
回答已采纳
使用python mnist识别我的图片，训练的准确率为97.99%，但对我的的准确率小于20%。我希望能用MNIST做0~9的数字识别，训练准确率达到97%，我想重新组合我的图片会很好预测/认出我的5幅画为数字2from keras.datasets import mnistimport PIL
from P
浏览 20提问于2022-11-21得票数 1
1回答
超平面之间的距离
、、、、
我正在尝试自学一些机器学习，并且一直在使用MNIST数据库()来做到这一点。该网站的作者在'98年写了一篇关于所有不同类型的手写识别技术的论文，可以在上找到。
提到的第十种方法是“切线距离分类器”。其思想是，如果您将每个图像放在(NxM)-dimensional向量空间中，您可以计算两个图像之间的距离，即由每个图像形成的超平面之间的距离，其中超平面是通过获取点、旋转图像、重新缩放图像、平移图像</e
浏览 0提问于2012-11-12得票数 11
回答已采纳
我正在尝试在Pytorch中加载MNIST数据集，并使用内置的dataloader来迭代训练示例。然而，在迭代器上调用next()时，我得到了一个错误。我对CIFAR10没有这个问题。transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
dataset = torchvision.datasets.MNIST
浏览 47提问于2019-07-21得票数 1
回答已采纳
1回答
()‘转换，输出图像像素在-0.4242，2.8215之间。VAE中解码器的输出层使用sigmoid或tanh激活函数。Sigmoid在范围0，1中输出值，而tanh在范围- 1，1中输出值。这可能是一个问题，因为输入在-0.4242，2.8215范围内，而输出可以在0，1或-1，1范围内，这取决于所使用的激活- sigmoid或tanh。
所使用的重建损失为MSE。一个简单的解决方法是只使用“ToTensor()”转换，将输入<em
浏览 6提问于2022-01-31得票数 0
1回答
整形不需要显示mnist图像？
、、、、
如果我想显示mnist数据集中的一幅图像，需要使用以下代码将其从(1,28,28)重新塑造为(28,28)：import matplotlib.pyplotas plt
x_train255.0
sample = x_train[:1].reshape((2
浏览 8提问于2022-11-15得票数 0
回答已采纳
1回答
输入将是一个随机手写图像(灰度图像，没有背景)。问题是，如果输入的图像不是英文字母，我希望系统做出正确的反应。例如，如果输入是手写'a‘的图像，那么系统应该输出'a’。
浏览 3提问于2020-03-01得票数 1
我是tensorflow的新手，我无法找到我的问题的答案。 我正在尝试做一个简单的程序，从图片中识别面包车的类型。我为我的数据集从每个类别下载了大约100张图片。 我的问题是，我是否应该裁剪照片，以便在照片上只看到面包车？ ? 或者我应该使用带有背景的原始图片以获得更好的准确性？ ?
浏览 26提问于2021-01-22得票数 0
回答已采纳
6回答
为了训练Lenet使用mnist数据集，我将数据下载到caffe中的data/mnist。当试图使用./examples/mnist/create_mnist.sh转换为lmdb时，我得到的错误如下：
Creating lmdb...F0225 16:39:23.937786 23330 convert_mnist_data.cpp:45] Check failed: image_file Unable to open file data
浏览 6提问于2016-02-25得票数 4
回答已采纳
2回答
我是Keras的初学者，我从MNIST示例开始了解库的实际工作方式。Keras示例文件夹中MNIST问题的代码片段如下：np.random.seed(1337) # for reproducibility
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation# the data, shuffled
浏览 0提问于2016-05-12得票数 14
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
