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    一个小改动,CNN输入固定尺寸图像改为任意尺寸图像

    本文小白将和大家一起学习如何在不使用计算量很大的滑动窗口的情况下对任意尺寸的图像进行图像分类。通过修改,将ResNet-18CNN框架需要224×224尺寸的图像输入改为任意尺寸的图像输入。...分辨率下降:如果在一幅大图中有一只小狗但其只占据图像中的一小部分,则调整图像的大小会使照片中的狗变得更小,以致无法正确分类图像。 2. 非正方形长宽比:通常,图像分类网络是在正方形图像上训练的。...修改图像分类体系结构以处理任意大小的图 几乎所有分类结构的末尾都有一个全连接层(FC)。(注意:FC层在PyTorch中称为“线性”层)FC层的问题在于它们需要输入固定尺寸的数据。...这就是不限于其输入尺寸的卷积层! 接下来我们要做的就是使用等效的卷积层去替代FC层。...the last conv layer x = self.last_conv(x) return x 使用完全卷积ResNet-18 通过我们的定义,我们已经拥有了能够对任意尺寸图像进行处理的

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    一个小改动,CNN输入固定尺寸图像改为任意尺寸图像

    本文小白将和大家一起学习如何在不使用计算量很大的滑动窗口的情况下对任意尺寸的图像进行图像分类。通过修改,将ResNet-18CNN框架需要224×224尺寸的图像输入改为任意尺寸的图像输入。...分辨率下降:如果在一幅大图中有一只小狗但其只占据图像中的一小部分,则调整图像的大小会使照片中的狗变得更小,以致无法正确分类图像。 2. 非正方形长宽比:通常,图像分类网络是在正方形图像上训练的。...修改图像分类体系结构以处理任意大小的图 几乎所有分类结构的末尾都有一个全连接层(FC)。(注意:FC层在PyTorch中称为“线性”层)FC层的问题在于它们需要输入固定尺寸的数据。...这就是不限于其输入尺寸的卷积层! 接下来我们要做的就是使用等效的卷积层去替代FC层。...the last conv layer x = self.last_conv(x) return x 使用完全卷积ResNet-18 通过我们的定义,我们已经拥有了能够对任意尺寸图像进行处理的

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    原-图像处理基础(二)图像的放大与缩小

    最近邻插值法 其中 size(g(x))代表图像像素矩阵列宽 size(g(y))代表图像像素矩阵行高 scale 代表缩放倍数 \begin{matrix} f(x)=g(round(x),round...(ima); %获取原图像的宽高 sh=swh(:,1); %获取原图像的高 sw=swh(:,2); %获取原图像的宽 %"加墙" ima2=zeros(sh+2,sw+2); ima2(1,2:...ima; %将原图像赋值给中心部分 ima2(:,1)=ima2(:,2); %原图像左边加墙,灰度值与边界一致 ima2(:,sw+2)=ima2(:,sw+1); %原图像右边加墙,灰度值与边界一致...dw=sw*n; %计算缩放后的图像的宽 dh=sh*n; %计算缩放后的图像的高 dw1=round((sw+2)*n); %计算加墙后缩放的图像的宽 dh1=round((sh+2)*n)...; %计算加墙后缩放的图像的高 resIma1=zeros(dh1,dw1); %创建原图像的矩阵 %从不是“墙”的位置开始计算缩放后的图像的各点灰度值 %考虑缩小图像时,输入的缩放倍数是小数,

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    TensorFlow 图像预处理(一) 图像编解码,图像尺寸调整

    TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整。...编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值。然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码。...图像尺寸调整 图像尺寸调整属于基础的图像几何变换,TensorFlow提供了几种尺寸调整的函数: tf.image.resize_images:将原始图像缩放成指定的图像大小,其中的参数method...:剪裁或填充处理,会根据原图像的尺寸和指定的目标图像的尺寸选择剪裁还是填充,如果原图像尺寸大于目标图像尺寸,则在中心位置剪裁,反之则用黑色像素填充。...tf.image.central_crop:比例调整,central_fraction决定了要指定的比例,取值范围为(0,1],该函数会以中心点作为基准,选择整幅图中的指定比例的图像作为新的图像。

    2.5K100

    如何实现超大尺寸图像快速识别

    同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以,如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别?...目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少,但大多依托于强大的计算资源,为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别,我们找到了一个可行的开源框架,给大尺寸图像识别提供了不错的思路。...YOLT 是一个基于YOLO v2的卫星图像识别开源算法,核心思路是: 1. 通过图片裁切和图像网络重构解决图像尺寸问题; 2. 通过“上采样”提升小而聚集的目标的检测精度; 3....针对物体尺寸不规则、方向多样的问题,YOLT对卫星图像数据进行尺寸变换与旋转等数据增强的处理。 2....针对卫星图像尺寸过大的问题,YOLT采用切块的方式,将原始图像切割成小块后输入模型进行训练,并结合2-(3)进行模型融合。

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    工业相机中的芯片尺寸和图像尺寸有什么关系?

    那么工业相机的芯片尺寸和图像的尺寸有什么关系呢?一、什么是芯片尺寸?...计算方法:可以通过像素尺寸和分辨率推算:传感器宽度 = 水平像素数 × 像素尺寸传感器高度 = 垂直像素数 × 像素尺寸CCD/CMOS 芯片尺寸与图像尺寸对应表​我们只需记住:“数值越大,芯片越大”就够了...能“接”到更多光视场更大(同一镜头下)低光环境下噪点更少图像整体更干净、更稳定一句话总结:大靶面=底子厚,成像更好。二、什么是图像尺寸?...简单说,照片有多清楚图像尺寸,其实就是我们常说的分辨率,指的是:横向多少像素 × 纵向多少像素或者直接说:多少万像素。...vs 图像尺寸:真正的关系在这里这是很多人最容易混淆的地方。

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    【Android 内存优化】Bitmap 图像尺寸缩小 ( 考虑像素密度、针对从不同像素密度资源中解码对应的 Bitmap 对象 | inDensity | inTargetDensity )

    文章目录 一、像素密度对解码图片的影响 二、不考虑像素密度会导致图片缩小尺寸不准确 三、DisplayMetrics 源码阅读、研究手机资源获取规则 四、像素密度参数设置取值 ( inDensity |...: 加载到内存中的宽或高像素值 = 实际宽或高像素值 \times \dfrac{本机像素密度}{图片存放的目录对应的像素密度} 二、不考虑像素密度会导致图片缩小尺寸不准确 ---- 目前 R.drawable.blog...DENSITY_MEDIUM = 160, 当前的 Pixel 2 手机屏幕密度 density = 2.625 , 屏幕像素密度 densityDpi = 420 ; 在博客 【Android 内存优化】Bitmap 图像尺寸缩小...inSampleSize = 32 , 此时是可以将图片宽高都缩小到 100 的 , 缩小后的图片宽高是 62 x 32 ; 如果从真实的图像解码 , 会将像素密度解码考虑进去 , 这里从 mdpi...android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.util.Log; /** * Bitmap 尺寸缩小

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    YOLT: 大尺寸图像目标检测的解决方案

    介绍 众所周知,卫星图像的目标检测和普通场景的目标检测最大的区别在于卫星图像尺寸很大比如,并且其目标通常很小且容易聚集在一起。...卫星图像目标检测的主要几个难点以及YOLT的解决方案 我们来描述一下这几个难点和解决方案: 一,卫星图目标的「尺寸,方向多样」。...三,「卫星图像尺寸太大」。解决方案有将原始图像切块,然后分别输入模型进行检测以及将不同尺度的检测模型进行融合。 YOLT的网络结构如下面的Table1所示: ?...通过这种操作,一张卫星图像会被裁剪出数百/千张指定尺寸的图像,这些图像被检测之后将检测结果合并经过NMS处理后就可以获得最终的检测结果了。...可以看到,随着分辨率的降低,图像中目标的像素尺寸也越来越小,检测效果(F1值)也越来越低。

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