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四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

在下面的例子中，我想要一个能自动将图片调整到我想要的大小的层。为此，我需要使用blinear，bicubic或最近邻调整（nearest neighbour resizing）。...我定义了call()函数的第一个输入为x（即图像张量），和第二个输入（可选）method(这是我要选择的调整大小的方法。调整的scale被定义在初始化函数__init__内 。...要坚持使用TensorFlow操作（所以我们总是使用Keras或TensorFlow张量），我们根据取整的scale调整并返回图像。...但是，如果你想直接使用这些模型，需要事先调整图像大小，因为最后完全连接层会强制固定输入大小。例如，Xception模型使用299×299的图像进行训练，那么所有图像都必须设置为大小以避免错误。...lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。查看下面的代码，了解我们如何在模型中嵌入重新调整大小以及Xception的预处理！

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Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

# block_num已经下载的数据块数目，block_size数据块大小，total_size下载文件总大小 def progress(block_num, block_size, total_size...# 参数 data 指 post 到服务器的数据，该方法返回一个包含两个元素的(filename, headers)元组，filename 表示保存到本地的路径，header 表示服务器的响应头。...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...接下来的3072个字节是图像像素的值。 前1024个字节是红色通道值，下1024个绿色，最后1024个蓝色。值以行优先顺序存储，因此前32个字节是图像第一行的红色通道值。...每个文件都包含10000个这样的3073字节的“行”图像，但没有任何分隔行的限制。因此每个文件应该完全是30730000字节长。"""

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    基于tensorflow的图像处理(二) tf.image的使用方法

    一、tensorflow图像处理函数图像编码处理一张RGB彩色模型的图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每一个数表示了图像上不同的位置，不同颜色的亮度。...这就是图像大小调整需要完成的任务。图像大小调整有两种方式，第一种是通过算法使得新的图像尽量保存原始图像上的所有信息。...tensorflow提供了4种不同的方法，并且将它们封装到了tf.image.resize_images函数。以下代码示范了如何使用这个函数。...这个函数第一个参数为原始图像，# 第二个和第三个参数为调整后图像的大小，method参数给出了调整图像大小的算法。...函数的method参数取值对应的图像大小调整算法。

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    tensorflow的图像预处理函数

    一、tensorflow图像处理函数图像编码处理一张RGB彩色模型的图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每一个数表示了图像上不同的位置，不同颜色的亮度。...以下代码示范了如何使用tensorflow中对jpeg格式图像进行编码/解码。...这就是图像大小调整需要完成的任务。图像大小调整有两种方式，第一种是通过算法使得新的图像尽量保存原始图像上的所有信息。...tensorflow提供了4种不同的方法，并且将它们封装到了tf.image.resize_iamges函数。以下代码示范了如何使用这个函数。...这个函数第一个参数为原始图像，# 第二个和第三个参数为调整后图像的大小，method参数给出了调整图像大小的算法。

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    TensorFlow学习笔记--Deep Dream模型

    这期间使用到了图片计算梯度，网络根据梯度不断的调整和学习最佳的参数。...设定t[N]为优化目标，不断的让神经网络去调整输入图像X的像素值，让输出t[N]尽可能的大，最后极大化第N类别的概率得到图片。 关于卷积层究竟学到了什么，只需要最大化卷积层的某一个通道数据就可以了。...对t_input的梯度 # 代码的目标是通过调整输入图像 t_input ，来让 t_score 尽可能的大 # 因此使用体服下降法 t_grad = tf.gradients(...生成高质量图片 前面两节生成的图片都是分辨率不高的图片，这节将生成高质量的图片。在图像处理算法中，有 高频成分 和 低频成分 之分。...所谓高频成分，是指图像中灰度、颜色、明度变化比较剧烈的地方，比如边缘、细节部分。低频成分是指图像变化不大的地方，比如大块色块、整体风格。 上节生成的图片高频成分太多，图片不够柔和。

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    卷积神经网络中的傅里叶变换：1024x1024 的傅里叶卷积

    图像越大小核的的表现就越差。这就是为什么很难找到处理输入高分辨率图像的 CNN模型。...有一种方法可以将核大小扩展到 [1024,1024] 及以上，并且这种方法可以增加给定输入分辨率的核大小并且对推理时间几乎没有影响，还可以大幅降低特征图的空间维度，并且不会丢失几乎任何信息，你相信吗？...在计算机上图像是空间离散的，因为值存储在像素中这些像素从具有空间分布单元的图像传感器采样而被数字化。...TensorFlow 中的实现 上面介绍了使用离散傅里叶变换实现线性卷积的理论知识。...让我们来验证一下 首先，我们将查看两个函数(tf.nn.conv2d()和我们的实现)在不同的核大小中的执行时间(以秒为单位)。 2D卷积的执行时间随着核大小的增加而不断增长。

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    教程 | 维度、广播操作与可视化：如何高效使用TensorFlow

    尽管这个简单的问题已经有一个闭合的解决方法了，但我们还是选择使用一个更加通用的方法，这个方法能够被应用在任何可微分的函数中，它使用了随机梯度降的方法。...这个方法可以被用在一个场景中：那就是结合不同长度的特征。为了连接不同长度的特征，我们通常会把输入张量进行调整，然后把结果连接起来并应用一些非线性处理方法。这是很多神经网络中的常用方法。...例如，下面的例子展示了如何在 TensorFlow 中使用 Python 操作来实现一个简单的 ReLU 非线性核。...假设你在构建一个图像分类的模型，并且想要在训练的过程中可视化模型的预测结果。TensorFlow 允许使用 tf.summary.image() 函数来做可视化。...为了可视化预测结果，你必须寻求一种能够做图像注解的方式，这种方式几乎在现有的操作中根本就不存在。一种比较容易的方法就是在 Python 中画图，然后用 Python 操作将其封装起来。

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    tensorflow cnn常用函数解析

    name，与方法有关的一共五个参数： 第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的...相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度...，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]，要求类型与参数input相同，有一个地方需要注意，第三维in_channels，就是参数input的第四维 第三个参数strides：卷积时在图像每一维的步长，...import tensorflow as tf #case 2 sharp(1,3,3,1) input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])) filter...，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量

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    图像识别

    这是计算机视觉中的一项标准任务，其中模型尝试将整个图像分为1000个类，如“斑马”，“达尔马提亚”和“洗碗机”。例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： ?...b.opts().WithName(input_name)); 然后，我们开始创建我们要运行的小型模型的节点，以加载，调整大小和缩放像素值，以获得主模型期望作为其输入的结果。...(output_name)); 然后，我们继续添加更多的节点，将文件数据解码为图像，将整数转换为浮点值，调整其大小，然后最终对像素值执行减法和除法运算。...这是一个在C ++中动态创建小TensorFlow图的简单示例，但是对于预先训练的Inception模型，我们要从文件中加载更大的定义。你可以看到我们如何在LoadGraph()函数中这样做。...) << read_tensor_status; return -1; } const Tensor& resized_tensor = resized_tensors[0]; 加载，调整大小并处理输入图像

    19.5K80

    解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

    Got 1当我们在使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，经常会遇到各种错误信息。...检查张量的尺寸首先，我们需要检查涉及的张量的尺寸是否正确。使用函数如torch.Size()（对于PyTorch）或tf.shape()（对于TensorFlow）可以帮助我们检查张量的尺寸。...记住，在遇到这个错误时，仔细审查代码并尝试上述方法是解决问题的关键。假设我们正在处理一个图像分类任务，使用PyTorch进行模型训练。...张量的尺寸对于许多深度学习任务非常重要，例如构建神经网络模型、调整输入数据的形状和大小、计算损失函数等。在神经网络中，各个层之间的输入和输出张量的尺寸必须匹配，以确保各层之间的连接正确。...这可以通过使用PyTorch提供的相关函数和方法来完成，例如size()方法用于查询张量的尺寸，view()方法用于调整张量的形状。 总而言之，张量的尺寸是指描述张量在每个维度上大小的元组形式。

    1.1K10

    PoseNet 实时人体姿态估计 iOS 示例应用

    姿势预测模型 https://tensorflow.google.cn/lite/models/pose_estimation/overview 应用程序会提取和模型要求的输入图像长宽比相一致的最大图像...预处理 在预处理过程中，摄像头输入的图像将被转换，以满足模型对输入的要求：首先，将原始图像裁剪为符合模型输入尺寸 (宽高比) 的图像，然后对裁剪后图像进行大小调整，并转换为模型可接受的数据类型。...这些坐标基于模型输入大小，这意味着您应变换每个坐标以匹配关键点的显示视图大小。由于此应用程序的显示视图大小与模型输入大小不同，因此它将转换点的坐标。...） CocoaPods（如需安装，请运行 sudo gem install cocoapods ） 构建并运行 将 GitHub 仓库中的 TensorFlow 示例克隆到您的计算机以获取演示应用。...ios && pod install 注意：如果您之前已安装 pod，该命令却不起作用，请尝试 pod update 。

    2.4K10

    低光照图像增强算法汇总

    2、Retinex算法论文链接-Github链接2.1 Retinex算法简介  Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，它是由Edwin.H....**不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒定三个方面做到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。...RetinexNet是一个端到端的低光照增强网络，大量的实验表明，该方法不仅可以获得令人满意的低光增强效果，而且可以很好地表示图像分解。4.2 RetinexNet网络详解?...上图展示了RetinexNet网络的实现细节，整个图像增强的过程分为三步，具体包括图像分解、亮度调整，图像重建。...KinD将原始的图像空间分解为两个比较相似的子空间，该算法使用在不同曝光程度的图片块来进行训练，该算法对严重的视觉缺陷具有很强的鲁棒性，并且用户友好地任意调整光照水平。

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