前言:用CNN进行训练模型的时候,通常需要对图像进行处理,有时候也叫做数据增强,常见的图像处理的Python库:OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等,这里用TensorFlow介绍图像处理的过程 图片处理 展示一张图片 注意需要对图像进行解码,然后进行展示,用tf.image.decode_png 先定义一个图片展示的函数代码如下: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
将两个或者多个tensor进行拼接(concat),使用 torch.cat对tensor沿着一个特定的维度进行拼接。
张量命名是一个非常有用的方法,这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作,大大提高了可读性、易用性,防止出错。
pytorch读取图像数据转成opencv格式方法:先转成numpy通用的格式,再将其转换成opencv格式。
PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入,经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor,其中预处理包括但不限于「图像裁剪」,「图像旋转」和「图像数据归一化」等。而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行,一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。如下所示
TorchVision包包含流行的数据集、模型架构和用于计算机视觉的图像转换,它是PyTorch项目的一部分。TorchVison最新发布版本为v0.11.1,发布较频繁,它的license为BSD-3-Clause。它的源码位于: https://github.com/pytorch/vision
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。
最近在研究tensorflow的迁移学习,网上看了不少文章,奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行,下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码,希望能帮到刚入门的同学。
该文章介绍了如何通过定义一个元学习框架来设计一个针对新类别分类的算法。首先,文章介绍了一个基于元学习的框架,该框架可以针对新类别进行分类,而不需要重新训练模型。其次,文章详细说明了如何使用该框架来对ImageNet数据集进行分类,并展示了实验结果。最后,文章讨论了该框架在处理大规模数据集时的性能,并提供了相关代码和示例。
深度学习/机器学习工作流程通常不同于人们对正常软件开发过程的期望。但这并不意味着人们不应该从这些年来不断发展的软件开发中汲取灵感并进行实践。
在应用PyTorch训练好的模型时,为了保证模型的准确稳定性,需要保持与训练时相同的操作。
这些天无论是还是私信,很多人希望看到更多关于深度学习基础内容,这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
可以看到Tensor数据类型中有很多属性,除了data即数据属性外,还有一些比较重要的属性:
1. 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。
在现代机器学习和人工智能应用中,图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型,我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言,特别适用于需要高性能计算的任务。
原文链接:https://tensorflow-plot.readthedocs.io/en/latest/api/index.html
Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型,在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了,论文也是到处可以看到。这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型,提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用,首先需要下载Mask R-CNN网络模型,这个在tensorflow的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍, tensorflow models的github主页地址如下: https://github.com/tensorflow/models
tensorflow有两种数据输入方法,比较简单的一种是使用feed_dict,这种方法在画graph的时候使用placeholder来站位,在真正run的时候通过feed字典把真实的输入传进去。比较简单不再介绍。
[TensorFlow深度学习深入]实战四·使用DeepDream创造艺术画(机器如何创造艺术) 代码 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" # -*- coding: utf-8 -*- #加载库 import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 from imageio import imread, imsave, mimsave import matplotlib.pyplo
非常好加载,基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上,"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型,也只需要占用8G的显卡。算是非常小的模型了。这里SAM测试的效果,很多情况下效果并不太好,是一个foundation model,我觉得主要原因是模型参数比较少。导致他不能很好的解决所有的问题。正确用法是对小领域最微调。
官方文档:https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html#
在使用深度学习框架进行模型训练或推理时,我们经常会遇到处理多维数据的情况。然而,当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时,有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"(维度为3的张量有太多的索引)的错误信息。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
Set of tools for real-time data augmentation on image data.
在训练 Pytorch 网络时遇到错误 At least one stride in the given numpy array is negative, and tensors with negative strides are not currently supported., 本文记录原因与解决方案。 问题复现 在numpy 图像数据转为 torch.tensor 之前使用 numpy 执行内部形变的操作,常见的有: 通道转换 image = image[:,:,::-1] 图像翻转 ima
不论是在游戏还是动画中,三维模型的引用始终都很广泛。但是三维模型的搭建却始终存在着较大的难点,一是模型的搭建是个非常费时费力的技术,其次学习三维建模也需要掌握较多的工具,对于日常没有接触过的人而言难度较大。
之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用,这里就不赘述了,直接上本次内容的代码了,添加的内容并不多。将测试的test.mp4原文件放到models-master\research\object_detection路径下,并创建一个detect_video.py文件,代码内容如下:
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装OpenVINO2022.1 2022版本的安装包跟之前的不一样地方包括: -OpenCV部分不在默认安装包中-Dev Tools 跟 Runtime安装方式不同-Dev Tools包模型转换器跟其它开发组件-Runtime主要负责模型推理,支持Python跟C++ 在intel官方下载页面选择如下: 下载之后点击安装,出现的第一个画面如下: 点击【Continue】 选择第一种,推荐安装方式,点击【
Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制(http://t.cn/RSSY56v)) 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取,相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外,如果想要用到TensorFl
假设我们有一幅大师的画作了,我们怎么能够提取出“大师作品”中的纹理和颜色这些细节让我们的计算机知道,而不是只看到画的整体造型呢?
对于lstsq函数来说,第一个参数是因变量张量,第二个参数是自变量张量,并且同时返回结果还包括QR矩阵分解的结果。
本专栏用于记录关于深度学习的笔记,不光方便自己复习与查阅,同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题,并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。 专栏地址:「深度学习一遍过」必修篇 目录 1 Tensorboard 1.1 初始化 1.2 使用实例 1.2.1 画一条直线 1.2.2 查看一张图片 1.2.3 滑动查看多张图片 2 Transforms 2.1 常见的Transforms 2.2 Transforms该如何使用 ---- 1 Tensorboard 1.1 初始化 终端键
该文对TensorFlow中的图像像素操作进行了介绍,包括读取和保存像素值,以及将像素值转换为其他类型。同时,文章还解释了如何使用这些操作来执行图像转换和增强操作,并提供了示例代码。
使用opencv读取图像之后是BGR格式的,使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
torchvision.models[4] 里包含了许多模型,用于解决不同的视觉任务:图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。
tenserflow建立网络由于先建立静态的graph,所以没有数据,用placeholder来占位好申请内存。
这次的实践是基于很小的数据集,搭建的系统也比较粗糙,只是个toy implementation。主要用来练手和熟悉流程的。
Tensorflow Object Detection API自从发布以来,其提供预训练模型也是不断更新发布,功能越来越强大,对常见的物体几乎都可以做到实时准确的检测,对应用场景相对简单的视频分析与对象检测提供了极大的方便与更多的技术方案选择。tensorflow object detection提供的预训练模型都是基于以下三个数据集训练生成,它们是:
参考 tf.python_io.TFRecordWriter() - 云+社区 - 腾讯云
很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数,比如说:风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢?Vgg文件的参数到底有何意义呢?加载后的模型该如何使用呢?
PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/目录下。
张皓:南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)硕士生,研究方向为计算机视觉和机器学习,特别是视觉识别和深度学习。个人主页:
作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解TensorFlow数据读取机制https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630) 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取,相比之前的两种方法在语法
AI科技评论按:本文作者何之源,该文首发于知乎专栏AI Insight (https://zhuanlan.zhihu.com/ai-insight),AI科技评论获其授权转载。 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。
Dataset数据结构应用非常灵活,因为它本质上是一个Sequece序列,其每个元素可以是各种类型,例如可以是张量,列表,字典,也可以是Dataset。
风格转换训练包含了所有转换步骤,有图像风格特征提取,图像内容损失提取,图像风格损失提取,图像内容和风格损失融合等过程,下面针对训练解析各个过程.
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