random_crop

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random_crop

: Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作 cropped_image = image[random_arr[0]:random_arr[0]+crop_sz, random_arr[1]:random_arr[1]+crop_sz] return cropped_image ``` 在设置好`ImageDataGenerator`后，我们将`preprocessing_function=my_random_crop...
评级：0 浏览量：411 收藏量：0 资源大小：188KB 上传时间：2020-09-16

: transform_图像增强_源码.zip - `random_crop`和`padding`：进行随机裁剪和填充操作。 - `adjust_brightness_contrast`：调整图像的亮度和对比度。 - `color_jitter`：随机改变图像的颜色属性。 - `add_noise`：向图像添加随机噪声。源代码...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：201KB 上传时间：2021-10-18

: matlab白化代码-facenet:面网 matlab白化代码使用Tensorflow进行人脸识别结盟 export ...--random_crop --random_flip ...）。但是，它不会对结果产生任何影响。训练面部对齐效果更好（）已经显示MTCNN可以显着改善性能，因
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：13.4MB 上传时间：2021-05-27

: 关于TensorFlow新旧版本函数接口变化详解解决方案是将`tf.image.random_crop(reshaped_image,[height, width])`改为`tf.random_crop(reshaped_image,[height, width, 3])`，添加缺失的深度维度。 3. **`SummaryWriter`接口**： `tf.train.SummaryWriter`...
评级：0 浏览量：430 收藏量：1 资源大小：97KB 上传时间：2020-12-20

: Python 实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的例子 img1_cropped = random_crop(img1, crop_size) img2_cropped = random_crop(img2, crop_size) cv2.imwrite("output1.jpg", img1_cropped) cv2.imwrite("output2.jpg", img2_cropped) ``` 这里，`random_crop`...
评级：0 浏览量：485 收藏量：0 资源大小：57KB 上传时间：2020-09-17

: YOLO：深度学习中的“变形金刚” - 数据增强技术全解析 def random_crop(image, target_size=(416, 416)): h, w = image.shape[:2] new_h, new_w = target_size x = np.random.randint(0, w - new_w) y = np.random.randint(0, h - new_h) return image[y:y + new_h,...
评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：114KB 上传时间：2024-07-19

: facedetection_copy from utils import draw_bboxes , crop_thumbnail , draw_bbox # load detector with device(cpu or cuda) DET = DSFD ( device = 'cpu' ) # load image in RGB img = cv2 . imread ( 'bts.jpg' ) img = cv2 . ...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：7.39MB 上传时间：2021-02-16

: TensorFlow object_detection里的数据增强处理.pdf 例如在ssd_mobilenet_v1_300x300_coco14_sync.config文件的data_augmentation_options中，可以定义需要使用的数据增强方法，如random_horizontal_flip（随机水平翻转）、ssd_random_crop（SSD随机裁剪）等。...
评级：5 浏览量：364 收藏量：2 资源大小：85KB 上传时间：2020-05-07

: feature_extraction.py :param size: the length (seconds) of random crop from original audio, default as 3 seconds :return: log-mel spectrogram feature """ # normalization y = y.astype(np.float32) normalization_factor ...
评级：0 浏览量：346 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2020-05-27

: 用matlab画图像直方图代码-Intensity-Normalization-with-CycleGAN:强度强度归一化 random_crop.py 将数据集写入tfrecords python build_data.py 训练 python train.py 如果您不想使用histogram_loss，请在model.py中将学习率设置为零出口模式您可以按照以下步骤从检查点导出到独立的Graph
评级：0 浏览量：580 收藏量：0 资源大小：81.19MB 上传时间：2021-05-27

: huaweicloud_garbage_classify huaweicloud_garbage_classifynets包含vgg16，resnet50，senet50...others基于baseline的修改，加了一些tricks，比如label smooth，center crop等等，待你们发现对了，测试的地方增加了random crop，然后集成，能提升1%
评级：0 浏览量：193 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2021-04-26

: Github代码复现——自监督学习SimCLR跑自己的数据集（TensorFlow2） 1. **数据预处理与增强**：使用`tf.data.Dataset` API创建数据管道，应用随机变换如`tf.image.random_flip_left_right`, `tf.image.random_crop`等对输入图像进行增强。 2. **构建模型**：SimCLR通常基于ResNet架构...
评级：5 浏览量：3482 收藏量：8 资源大小：459.65MB 上传时间：2022-03-27

: TensorFlow库.docx - `tf.random_crop()`随机裁剪张量的一部分。 - `tf.multinomial()`从多项式分布中采样。 - `tf.random_gamma()`生成服从伽马分布的随机数。 #### TensorFlow中的变量操作在TensorFlow中，变量用于存储和更新...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：130KB 上传时间：2019-07-22

: 深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现 PyTorch中使用`torchvision.transforms.RandomCrop()`来实现。 3. **对图片进行随机的水平和竖直翻转**：这种变换可以模拟物体在不同视角下的外观变化，有助于提高模型的鲁棒性。使用`torchvision.transforms....
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：557KB 上传时间：2020-09-17

: 【官方文档】TensorFlow Python API documentation.pdf - `tf.random_crop(value, size, seed=None, name=None)`: 随机裁剪张量。 - `tf.set_random_seed(seed)`: 设置全局随机种子。 ### 变量 - **`tf.Variable` 类**：表示图中的可训练参数。 - **创建变量**： - ...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：3.45MB 上传时间：2019-08-16

: Pytorch 数据加载与数据预处理方式在PyTorch中，数据加载和预处理是机器学习模型训练的关键步骤，它确保了高效且正确地处理大量数据。本文将深入探讨PyTorch中数据加载的机制以及如何进行数据预处理。首先，PyTorch提供了一个名为`torchvision....
评级：0 浏览量：1923 收藏量：0 资源大小：90KB 上传时间：2020-09-18

: TensorFlow Python API文档 - `tf.random_crop(value, size, seed=None, name=None)` — 从给定张量中随机裁剪出一个小的子张量。 - `tf.set_random_seed(seed)` — 设置全局随机种子。 - **变量**：`tf.Variable` — 用于存储模型参数的可...
评级：0 浏览量：259 收藏量：1 资源大小：3.47MB 上传时间：2017-08-23

: crop-production-predictor:这是一个使用烧瓶设计的网络应用，并使用随机森林技术预测了不同农作物的产量随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，由多个决策树组成，通过集成多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。在农作物产量预测中，随机森林可以处理多变量关系，考虑多种环境因素（如气候、土壤...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：20.9MB 上传时间：2021-05-04

: 深度学习算法的pytorch实现_deeplearning_源码 transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, ...
评级：0 浏览量：146 收藏量：0 资源大小：18.97MB 上传时间：2021-09-29

: TensorFlow Python API documentation - **`tf.random_crop(value, size, seed=None, name=None)`**：随机裁剪一个张量。 - **`tf.set_random_seed(seed)`**：设置随机数生成器的种子。 #### 变量 (Variables) - **概述**：变量是持久化在图中的数据...
评级：5 浏览量：359 收藏量：11 资源大小：3.45MB 上传时间：2016-06-29

: cifar10_分类Python_cifar10分类_zip_cifar10代码下载_cifar10_ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) ``` 然后，我们可以加载CIFAR-10数据集，并将其分为训练集和测试集： ```python ...
评级：0 浏览量：236 收藏量：0 资源大小：18KB 上传时间：2021-10-02

: NAIC_Person_ReID_DMT:这是NAIC人员ReID竞争的前3个代码 DataAugmention（随机擦除+彩色抖动+随机仿射+ RandomHorizontallyFlip +填充+ RandomCrop）热身+ MultiStepLR 游侠弧面更快的重新排名宝石加权三重态损失删除长尾数据（单张图像为pid）通过生成伪标签...
评级：5 浏览量：257 收藏量：1 资源大小：61KB 上传时间：2021-03-20

: Python库 | torchdata_nightly-1571036667-py3-none-any.whl dataset = dataset.map(td.augment.RandomCrop(size=(32, 32))) # 分批加载数据 dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` ### 三、与PyTorch的集成 `torchdata`库是...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2022-02-20

: data_augumetation_with_albumentation:带有数据加密的数据加法练习（Python库）教程 2. **基础变换**：Albumentations的基础变换包括`HorizontalFlip`, `VerticalFlip`, `RandomRotate90`, `RandomCrop`等。例如，`HorizontalFlip`会随机水平翻转图像，而`RandomRotate90`则会随机旋转图像90度。 3. ...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：1.32MB 上传时间：2021-03-11

: 神经网络的增强。使用OpenCV和附加增强功能实现Torchvision的转换，以实现超分辨率、恢复和图像到图像的... RandomHorizontalFlip()和RandomCrop()则可以实现随机水平翻转和随机裁剪，模拟真实世界中的不确定性。对于超分辨率任务，我们可能会使用一种称为卷积神经网络（CNN）的模型，如SRCNN（Super-Resolution ...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：1.06MB 上传时间：2023-04-28

: AspJpeg安装使用方法_AspJpeg图片缩略_图片水印 Jpeg.Save Server.MapPath("infos/random_pic/random_index_with_code.gif") %> ``` 在上面的示例中，我们定义了一个名为`Make_Randomize`的函数，用于生成指定长度的安全码。接着，我们创建了ASPJPEG组件实例，...
评级：5 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：42KB 上传时间：2012-02-17

: 基于拼图游戏的Python源代码包 Python的`random`库可以轻松实现这一点，通过生成随机索引来实现拼图块的随机排列。最后，考虑到代码可能较为粗糙，对于初学者来说，阅读和理解代码的同时也是一个学习改进的机会。通过查看代码结构、变量命名、...
评级：0 浏览量：93 收藏量：3 资源大小：7.23MB 上传时间：2023-06-25

: 用pytorch搭建VGG16、VGG19卷积神经网络对cifar10数据集进行训练（注释源码，免费下载，仅供参考） transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms....
评级：0 浏览量：553 收藏量：5 资源大小：158.94MB 上传时间：2023-10-27

: 深度学习框架Transforms的一些使用方法 1. Transforms用途 Transforms当成工具箱的话，里面的class就是不同的工具。例如像totensor、resize这些工具。...3.4 RandomCrop随即裁剪主要适用于学习深度学习时用到的Transforms框架，当中的一些使用方法
评级：0 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：2.16MB 上传时间：2024-04-11

: Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例 2. **RandomCrop(size, padding=0)**：与`CenterCrop`不同，`RandomCrop`随机选择图像中的一个区域进行裁剪，而不是固定在中心。`size`可以是元组或整数。如果`size`是元组，它必须包含两个整数值。`padding`参数...
评级：0 浏览量：1332 收藏量：0 资源大小：39KB 上传时间：2020-09-18

: YOLO模型的泛化能力提升：深度学习的艺术与科学 A.RandomCrop(height=512, width=512, p=1), # 随机裁剪 A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2) # 随机调整亮度和对比度 ]) ``` #### 3. 正则化技术正则化是一种通过在损失...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：111KB 上传时间：2024-07-19

: 详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类接着，使用`tf.read_file`读取图片文件，`tf.image.decode_jpeg`解码为RGB图像，`tf.image.resize_image_with_crop_or_pad`进行尺寸调整以保持一致性，然后通过`tf.image.per_image_standardization`进行归一化处理...
评级：0 浏览量：2639 收藏量：9 资源大小：80KB 上传时间：2020-09-20

: 使用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类 transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：161KB 上传时间：2024-03-23

: Python库 | nvidia-dali-cuda92-0.0.1.dev4.tar.gz images = RandomResizedCrop(images, crop=(224, 224)) pipe_def.set_outputs(images) pipe = pipe_def.build() for i in range(10): output = pipe.run() images = output[0].as_cpu().as_array() # 进行后续...
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2022-03-07

: 基于Pytorch实现CutMix正则化-附项目源码.zip 在实际项目中，CutMix可以与其他数据增强技术如RandomHorizontalFlip、RandomCrop等结合使用，进一步提升模型的表现。提供的项目源码包含了完整的实现流程，包括数据预处理、模型构建、CutMix函数定义以及训练循环，...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：180KB 上传时间：2024-05-28

: 大模型数据处理与分类笔记.md - `transforms.RandomCrop(32, padding=4)`：对图像进行随机裁剪，可设置填充边界，增加模型对图像局部细节的敏感度。 - `transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2)`：随机...
评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2023-09-14

: Linux系统安装pytorch和torchvision：torch1.8.0+torchvision0.9.0 transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) cifar10_train = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, ...
评级：0 浏览量：3811 收藏量：1 资源大小：282.59MB 上传时间：2022-04-27

: pytorch-nyuv2:PyTorch NYUv2数据集类从以下位置下载数据：例子from nyuv2 import NYUv2from torchvision import transformst = transforms.Compose([transforms.RandomCrop(400), transforms.ToTensor()])NYUv2(root="/somepath/NYUv2", download=True...
评级：0 浏览量：795 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2021-05-04

: jquery_图片截取工具.doc '&' + Math.random()); ``` 5. **服务器端处理**：服务器端需要编写相应的处理程序来接收前端传递的参数，并根据这些参数对原图进行裁剪。 ```csharp public class CropImage : IHttpHandler { public void ...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：52KB 上传时间：2011-10-29

: lesson44-数据增强.zip `torchvision.transforms`模块是进行数据增强的核心，其中包含了多种变换函数，如`RandomHorizontalFlip`（水平翻转）、`RandomRotation`（随机旋转）、`Resize`（调整大小）和`RandomCrop`（随机裁剪）等。...
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：1.45MB 上传时间：2023-08-24

: pytorch 搭建 LeNet 网络对 CIFAR-10 图片分类 transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) ``` 然后，加载CIFAR-10数据集并分割为训练集和测试集： ```python trainset = ...
评级：0 浏览量：190 收藏量：1 资源大小：295.99MB 上传时间：2022-10-24

: Paddle源码阅读报告-第一组-05081 - 数据处理函数：如图片序列化、onehot编码、填充(pad)和裁剪(crop)等预处理操作。 - 网络结构：包括全连接层(fc)、嵌入(embedding)、卷积(conv)、归一化(norm)和池化(pool)等。 - 张量操作：LoD特有操作和常规...
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：973KB 上传时间：2022-08-08

: ResNet代码详解，内含论文中提到的各种数据增强的方法 1. 随机裁剪（Random Crop）：随机选取图像的一部分进行训练，增加模型对不同尺度的物体识别能力。 2. 镜像翻转（Horizontal Flip）：有50%的概率水平翻转图像，扩大数据集多样性。 3. 归一化（Normalization）：将...
评级：0 浏览量：580 收藏量：0 资源大小：2.19MB 上传时间：2023-03-09

: cifar-10-python.tar.gz transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：162.6MB 上传时间：2023-02-08

: torchsr:Pytorch中的超分辨率数据集和模型用法from datasets import Div2Kfrom transforms import Compose , RandomCrop , ColorJitter# Div2K dataset, cropped to 256px with brightness jitterdataset = Div2K ( root = "./data" , scale = 2 , download ...
评级：0 浏览量：357 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2021-03-21

: 小故障艺术 slices = [img.crop((x, 0, x+100, height)) for x in range(0, width, 100)] shuffled_slices = random.sample(slices, len(slices)) glued_img = Image.new('RGB', (width, height)) x = 0 for slice in ...
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：105.69MB 上传时间：2021-02-26

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