图像 示例 深度pytorch
【大数据】Hive 分区和分桶的区别及示例讲解
一、概述 在大数据处理过程中，Hive是一种非常常用的数据仓库工具。Hive分区和分桶是优化Hive性能的两种方式，它们的区别如下： 1）分区概述 Hive分区是把数据按照某个属性分成不同的数据子集。 在Hive中，数据被存储在HDFS中，每个分区实际上对应HDFS下的一个文件夹，这个文件夹中保存了 ......
JBIG2图像查看器
JBIG2 文件格式是由 ISO/IEC 14492 创建的光栅文件格式。本质上是一种传真机用的图像编码。现在大量使用在PDF中，用于存储二值图，可以获得1：100的压缩率。能够显著减小PDF文件体积。JBIG2格式是用于双色调（黑白）图像的行业标准无损、有损和有损到无损压缩文件格式。与 JBIG、 ......
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门Pytorch
昇腾AI全栈架构 华为AI全栈全场景解决方案为4层，分别为芯片层、芯片使能层、AI框架层和应用使能层。 芯片 基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片，为上层加速提供硬件基础。 芯片产品：昇腾310和昇腾910的独立芯片，Nano-Tiny-Lite的非独立芯片。 Ascend层，一切集成电路的 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（五）torchvision 中的数据集的使用
torchvision 中的数据集使用 在torchvision.datasets模块中提供了许多内置的数据集。 内置的数据集有 CIFAR10、MNIST、COCO等，更多可进入 pytorch 官网查看。 所有内置的数据集都继承了 torch.utils.data.Dataset 类，并且实现了 ......
pytorch模型降低计算成本和计算量
下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法： 压缩模型：使用模型压缩技术，如剪枝、量化和哈希等方法，来减小模型的大小和复杂度，从而降低计算量和运行成本。 分布式训练：使用多台机器进行分布式训练，可以将模型训练时间大大缩短，提高训练效率，同时还可以降低成本。 硬件加速：使用GPU或TP ......
python图像处理库
pillow是图像处理的python第三方库，可以对图片进行加载、显示、保存、剪切、黏贴、分离、合并等操作。 一种题目是在图片中逆序或隐藏其他格式的文件，需要用到pillow库的Image类的open、save、getpixel、putpixel等方法-。另一种题目是在GIF图片中分离或合并多个帧， ......
【pytorch】为什么 ToTensor 后紧接 Normalize 操作？
学习 pytorch 的 transforms 一节中产生疑问：ToTensor 操作中图像数据满足 [0,255] 条件会进行线性归一化，映射到 [0,1]。在 ToTensor 操作后一般紧接着 Nomalize 操作，又进行了一次标准差归一化。既然已经归一化了一次，为什么还要再来一次？ 以下是 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（四）Transforms 的使用
transforms 在工具包 torchvision下，用来对图像进行预处理：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度/饱和度/对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件，相当于一个工具箱，里面包含诸如 Resize ......
在PyTorch中，可以对Tensor进行操作的一些函数：view、permute、squeeze、unsqueeze等
tensor是深度学习中非常实用的数据类型，PyTorch包含了许多可以操作tensor的工具，比如重塑、、（不考虑内存底层的具体情况）。 1. 查看Tensor的shape ......
论文分享：使用查找表的SR-LUT实用单图像超分辨率
笔者：SijunMa 全文：https://www.cnblogs.com/SijunMa/articles/17367497.html 摘要：随着移动的设备和显示硬件的发展，对实用SR技术的需求已经增加。当前最先进的SR方法是基于DNN以获得更好的质量。然而，它们在通过使用并行计算模块（例如GPU ......
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......
分别使用SAD匹配,NCC匹配,SSD匹配三种算法提取双目图像的深度信息
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervised learning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不 ......
OFDM图像传输系统matlab仿真,以图片作为数据源进行发送,接收端还原图片,对比MPSK,MQAM等调制方式
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 移动视频图像传输，广泛用于公安指挥车、交通事故勘探车、消防武警现场指挥车和海关、油田、矿山、水利、电力、金融、海事，以及其它的紧急、应急指挥系统，主要作用是将现场的实时图像传输回指挥中心，使指挥中心的指挥决策人员如身临 ......
代码笔记27 numpy和pytorch中的多维数组切片
原来还可以用数组切数组，我算是长见识了。不多说了，直接上代码应该可以明白 import numpy as np xyz = np.arange(36).reshape(3, 4, 3) B, N, C = xyz.shape farthest = np.random.randint(0, N, si ......
世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换
本文转载于： https://blog.csdn.net/weixin_38842821/article/details/125933604?spm=1001.2014.3001.5506 1. 世界坐标 世界坐标系是一个特殊坐标系，它建立了描述其他坐标系需要的参考框架。能够用世界坐标系描述其他坐标 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（三）TensorBoard的使用
TensorBoard 是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具： 跟踪和可视化损失及准确率等指标 可视化模型图（操作和层） 查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图 将嵌入投射到较低的维度空间 显示图片、文字和音频数据 剖析 TensorFlow 程序 安装 ......
2023-04-30：用go语言重写ffmpeg的resampling_audio.c示例，它实现了音频重采样的功能。
2023-04-30：用go语言重写ffmpeg的resampling_audio.c示例，它实现了音频重采样的功能。 答案2023-04-30： resampling_audio.c 是 FFmpeg 中的一个源文件，其主要功能是实现音频重采样。 音频重采样是指将一段音频数据从一个采样率、声道数或 ......
关于pytorch包的测试问题
pytorch的官方github项目有个文件专门用于测试torch是否安装成功，例如：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v1.11.0/test/test_torch.py 但是我们平时测试一个pip包是否安装成功，都是直接import来测试，这样的测试 ......
NOI / 1.8编程基础之多维数组 11:图像旋转
描述 输入一个n行m列的黑白图像，将它顺时针旋转90度后输出。 输入 第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1 <= n <= 100，1 <= m <= 100。 接下来n行，每行m个整数，表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开，每个元素均在0~255之间。 ......
穿越时空的智慧：经得起时间考验的深度学习理念
前言 近十年，深度学习获得长足发展，大量的研究论文和想法铺天盖地。本文回顾历年来突出的深度学习理念，总结了若干个经得起时间考验的方法，它们已经被反复使用，被广泛证明是有效的。 本文转载自幻方AI 作者 | Denny 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技 ......
OpenCV加载深度学习模型
本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
gdb---简单脚本示例
gdb 简单脚本示例 gdb脚本可批量执行命令，自动化控制调试过程 新建文件a.gdb, 内容如下: # This is a comment. file a.out start break *0x55555555502E break *0x555555555A5A break *0x55555555 ......
赋值/浅拷贝/深度拷贝
/* 一: 赋值 二: 浅拷贝 二: 深拷贝 */ 一: 赋值 # 赋值 if __name__ == '__main__': dict1 = {'user':'Tom','num':[1,2,3]} # 直接赋值: 引用对象 dict2 = dict1 print("dict1: 0x%x" %i ......
PyTorch常用操作
数据集加载 1. 网络数据集 加载数据集：https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transfor ......
深度特征融合相关论文（后续更新）
FCN：Fully convolutional Networks for Semantic Segmentation — CVPR2015 ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition — CVPR2016 FPN：Feature pyram ......
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
MFC-SetImageList给列表视图控件设置图像列表
CImageList* pImageList; HBITMAP hbmp1; CBitmap* pBitmap1; HBITMAP hbmp2; CBitmap* pBitmap2; HBITMAP hbmp3; CBitmap* pBitmap3; HBITMAP hbmp4; CBitmap* ......
【带DC引脚SPI屏】STM32L010K8超低功耗单片机软件模拟SPI驱动ST7567点阵屏12864示例
显示屏驱动芯片多种多样，有的不带DC，通过接收的数据的某个特定位确定是命令还是数据，比如常见的12864 移植案例在 【不带DC脚的spi屏】STM32F103C8移植u8g2 在软件模拟spi模式下驱动st7920带字库 的12864显示屏 - 不打鱼光晒网 - 博客园 (cnblogs.com) ......
m基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类-图像分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 运行结果如下所示： 测试集的分类结果及分类正确率。 2.算法涉及理论知识概要 首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合，并不是两个算法的简单拼凑，这里，实际上结合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”两者算法的思想。根据你 ......