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【深度学习实验】图像处理（一）：Python Imaging Library（PIL）库：图像读取、写入、复制、粘贴、几何变换、图像增强、图像滤波

一、实验介绍   图像处理在深度学习领域中起到了至关重要的作用，Python Imaging Library（PIL）作为一种主流的图像处理库，为图像的读取、处理和增强提供了丰富的功能。   ...本实验将介绍 PIL 的基本用法，主要包括图像读取、写入、复制、粘贴、几何变换以及图像增强、图像滤波等方面。...Pillow v2.4.0 (PIL fork) 二、实验环境   本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....配置虚拟环境 conda create -n DL python=3.7 conda activate DL pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1...库版本介绍 软件包 本实验版本 目前最新版 matplotlib 3.5.3 3.8.0 numpy 1.21.6 1.26.0 python 3.7.16 scikit-learn 0.22.1 1.3.0

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从金融时序到图像识别：基于深度CNN的股票量化策略（附代码）

然后将225（15*15）个新特征转换成15*15个图像。根据文中提供的算法，将数据标记为买入/卖出/持有。然后像处理其他图像分类问题一样训练一个卷积神经网络分类器。 ?...如果将这些数字重新组合成一个15x15的数组，就得到了一个图像！但是有一件事要记住。在构建这些图像时，应保持相关技术指标在空间上的密切性。...5、特征选择 在计算了这些指标后，根据它们的类型（动量、震荡等）将它们分组到图像中，并训练了许多CNN架构，我们意识到模型学习的还不够，也许是特征还不够好。...这是为了确保相关的特征在图像中非常接近，特征选择显著提高了模型的性能。 6、将数据映射到图像 到目前为止，我们已经有了一个包含225个特征的表格。我们需要转换成这样的图像： ? ? ?...但通过调整超参数，我们肯定可以把它提高到与沃尔玛类似的水平。 虽然这些结果看起来足够好，但不能保证它会给我们带来在时间交易中的收益，因为它会受到你选择数据标签策略的限制。

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    用Python解锁图像处理之力：从基础到智能应用的深度探索

    在像素构成的数字世界里，Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。 一、为何选择Python处理图像？...超越工具的本质思考 当人们谈论图像处理时，往往会陷入工具对比的漩涡（Python vs MATLAB vs C++）。...但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环： 科学计算基石：NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质 算法实现自由：从传统算子到深度学习模型的无缝衔接 可视化即战力：...Matplotlib/Seaborn实时呈现处理效果 工业级部署：ONNX/TensorRT实现从实验到生产的跨越 # 现代Python图像处理标准工作流示例 import numpy as...Python在图像处理领域的征途已从基础操作迈向智能创造。

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    清华提出首个退化可感知的展开式Transformer｜NeurIPS 2022

    /caiyuanhao1998/MST 这个github仓库是一个针对 Snapshot Compressive Imaging 重建的工具包，集成了超过12种深度学习算法。...那么在 SCI 中一个至关重要的问题就是如何从被压缩过后的二维快照估计图重建出原始的三维数据，当前主流的方法大都基于深度学习，可以分为两类：端到端（End-to-end）的方法和深度展开式（Deep...端到端的方法直接采用一个深度学习模型，去拟合一个从 2D 快照压缩估计图到 3D 高光谱数据的映射。这种方法比较暴力，确实可解释性。...深度展开式方法将神经网络嵌入到最大后验概率（Maximum A Posteriori，MAP）模型中来迭代地重建出高光谱图像，能更好地和光学硬件系统适配。因此，本文主要研究深度展开式算法。...，它也经过了向量化。

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    NeurIPS 2022 清华提出首个退化可感知的展开式Transformer

    01 简介 单曝光快照压缩成像（Snapshot Compressive Imaging，SCI）的任务是将一个三维的数据立方块如视频（H×W×T）或高光谱图像（H×W×λ）通过预先设计好的光学系统压缩成一个二维的快照估计图...那么在 SCI 中一个至关重要的问题就是如何从被压缩过后的二维快照估计图重建出原始的三维数据，当前主流的方法大都基于深度学习，可以分为两类：端到端（End-to-end）的方法和深度展开式（Deep...端到端的方法直接采用一个深度学习模型，去拟合一个从 2D 快照压缩估计图到 3D 高光谱数据的映射。这种方法比较暴力，确实可解释性。...深度展开式方法将神经网络嵌入到最大后验概率（Maximum A Posteriori，MAP）模型中来迭代地重建出高光谱图像，能更好地和光学硬件系统适配。因此，本文主要研究深度展开式算法。...，同样地，它也经过了向量化。

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    AI4Science之分子材料成像调研洞察

    相比传统的深度学习任务，分子材料成像任务庞大繁杂，且数据结构、种类跨度极大，与AI的结合仍处于初期阶段，尚无业界认可的"包罗万象"的数据集，新提出的模型方法也没有公认的可以刷点对标的"benchmark..."，更没有 "大一统" 的AI模型，但考虑到分子材料成像领域的重要程度，或许在不久的将来，会有大量研究机构布局，科研人员扎堆，将“AI+分子材料成像”领域从做成类似于当下【AI+分子生成】、【AI+分子属性预测...本篇文章从成像方法（位形空间、频率空间、光谱学），任务类型（1D/2D分类、2D/3D重建、分割识别、模拟生成等），机器学习模型（CNN、VAE、GP、Transformer等），数据集与Benchmark，python...从python工具包角度，本篇报告整理了业界广泛使用的，针对不同数据类型又很多plugins的工具包：HyperSpyAtomap：针对atomic resolution image analysisLumiSpy...EcosystemSTEMToolsAtomAI library：包含deep kernel learning, invariant representation learningPyTEMLib library：针对基于模型的定量化分析

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    重磅！你每天使用的NumPy登上了Nature!

    步幅（Stride）用于如何将线性存储的计算机内存解释为多维数组。它们描述了要在内存中在行与行之间或列与列之间跳转需要向前移动的字节数。...例如，考虑到最大程度地利用计算机的快速缓存。 在具有相同形状的两个数组上执行向量化操作（例如加法）时，很清楚会发生什么。通过广播，NumPy允许形状不同的数组进行运算，并产生合乎直觉的结果。...eht-imaging在每个处理步骤中都使用NumPy数组存储和处理数字数据：从原始数据到校准和图像重建。...数据科学、机器学习和人工智能最近的快速发展进一步并极大地促进了Python的科学使用。它的重要应用例子，例如eht-imaging，现在几乎在自然科学和社会科学的每个学科中都有。...例如，每个深度学习框架都创建了自己的数组。

    3.5K20

    牛！NumPy团队发了篇Nature

    2.3矢量化 为了补充数组语法，NumPy包括对数组执行矢量化计算的函数(代数、统计和三角函数)(d)。矢量化-对整个数组而不是对其单个元素进行操作-对于数组编程至关重要。...例如，由Event Horizon Telescope Collaboration开发的用于无线电干涉成像、分析和模拟的eht-imaging库依赖于Python科学生态系统的许多较低级别的组件。...在eht-imaging中，NumPy阵列用于存储和操作处理链中的每一步的数字数据：从原始数据到校准和图像重建。...SciPy提供了用于一般图像处理任务(如过滤和图像对齐)的工具，而SCRICIT-IMAGE(扩展了SciPy的图像处理库)提供了更高级别的功能，如边缘过滤器和霍夫变换。...例如，多亏了这些发展，用户现在可以使用Dask将他们的计算从单机扩展到分布式系统。

    2.2K21

    Ultra-low Dose PET2022——超低剂量PET成像挑战

    随着长轴视场 (FOV) 全身 PET 的出现，它可以实现以前无法实现的图像质量和量化水平，同时减少放射性药物剂量。...最重要的是，像深度学习这样的计算技术可以进一步提高低剂量 PET 成像的图像质量。...二、Ultra-low Dose PET2022任务 这项挑战旨在开发深度学习算法，该算法能够从这种超低剂量 PET 扫描仪上的低剂量扫描中恢复高质量成像，并希望将辐射暴露尽量减少。...TLM)，以及最相关的影像组学特征（GLRLM：高灰度运行重点，GLSZM：区域百分比，GLCM：联合平均，一阶：RootMeanSquared，一阶：90Percentile，一阶：中位数），以及在恢复图像到全剂量图像之间计算局部...Ultra-low Dose PET2022数据集 该数据集包含 550 个全身 PET 成像对象，从 Siemens Biograph Vision Quadra (n=250) 和 United Imaging

    1.7K20

    荣登Nature，时隔15年NumPy论文终发表！

    为了补充数组语法，NumPy 对数组执行向量化计算的函数，包括算术、统计和三角图形学等。「矢量化」、「在整个数组而不是单个元素上操作」对于数组编程来说是必不可少的。...例如可以把数组和标量进行相加，但是广播也可以推广到更复杂的例子，比如缩放数组的每一列或者生成坐标网格。...例如，由EHT合作开发的用于射电干涉成像、分析和模拟的 eht-imaging 库，依赖于科学 Python 生态系统中许多较低层次的组件。 尤其是，EHT 使用这个库进行了第一次黑洞成像。...在 eht-imaging 中，NumPy 数组用于存储和处理处理链中的每个步骤中的数字数据: 从原始数据到校准和图像重建。...它可以在从嵌入式设备到世界上最大的超级计算机上运行，其性能接近编译语言。 然而，科学数据集现在经常超过单台机器的内存容量，可能存储在多台机器上或云端。

    1.7K20

    Array programming with NumPy

    计算机中数据存储形式、形状(Shape)和步幅(Step)等信息；（2）NumPy中元素索引的用法，即通过索引能返回数组中满足特定条件的单个元素、子数组或元素；（3）NumPy强大的计算功能以及数组的向量化计算函数...不同研究领域也开发出了大型复杂的Python库，如用于绘制出第一张黑洞图像的eht-imaging库，就是在NumPy、SciPy、NetworkX、Astropy和Matplotlib等的支持下实现的...NumPy能运行在从小到嵌入式设备到大到超级计算机的各种机器上，并且与性能接近于编译语言。...但现今的科学数据对大数据的分布式存储需求，以及面向深度学习和人工智能应用的特殊硬件的出现，如GPU（图像处理单元），TPUs（张量处理单元）和FPGAS（现场可编程门数组），NumPy的内存数据模型无法直接利用这些这种存储和专用硬件...再次强调了NumPy的开源性，并希望更多人加入到NumPy开发社区。在不断的发展过程中，NumPy已不再只是一个小型社区项目了，而是逐渐发展成科学计算的核心基础设施。

    90310

    【深度学习实验】图像处理（二）：PIL 和 PyTorch（transforms）中的图像处理与随机图片增强

    一、实验介绍   图像处理是计算机视觉和深度学习领域中不可或缺的一部分，本文将介绍Python Imaging Library（PIL）和PyTorch中的图像处理与增强方法，以及如何随机对图像进行增强操作...torch 1.8.1+cu102 2.0.1 torchaudio 0.8.1 2.0.2 torchvision 0.9.1+cu102 0.15.2 三、实验内容 【深度学习实验】图像处理（一...）：Python Imaging Library（PIL）库：图像读取、写入、复制、粘贴、几何变换、图像增强、图像滤波 0....# 在合成图像上添加文字 image_ID = image_result.copy() draw = ImageDraw.Draw(image_ID) ID = '深度学习——图像处理' chinese_ttf...实验结果展示 【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿六）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplots()函数 x = 5 y = 5 fig, axs = plt.subplots

    84010

    Fellow观点：AI框架下的医疗影像教学

    考虑到医学成像模态的复杂性和重要性，许多工程院系通常会将医学成像纳入到本科生和研究生阶段的课程中。 在过去的几年中，人工智能，机器学习尤其是深度学习，已经吸引了大量的关注。...在大众媒体中，深度学习最有名的应用场景就是计算机视觉和图像分析。...计算机视觉和图像分析是处理现有图像并生成这些图像的特征（图像到特征的映射），而断层成像从相关的非直接的数据（图像的线积分、谐波分量等）生成图像的结构（特征到图像的映射）。...最近，深度学习方法正被活跃地应用于断层成像，形成了成像研究中一块新的领域。除了断层图像重建中解析型和迭代型方法，数据驱动的基于学习的方法开始主导成像领域。...图1：2019年12月28日用“All=(deep learning medical imaging)”在Web of Knowledge搜索到4782条记录。

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    清华ETH提出首个二值化光谱重建算法

    目前 MST 工具包已支持超过 12 类深度学习算法，并包含各种配套的可视化函数，欢迎大家来对比。 1....近些年，科学家们专门设计了单曝光压缩成像（Snapshot Compressive Imaging，SCI）系统来解决这一问题。其光路结构如图3所示。...另一方面，全精度模型的一些计算单元如深度展开算子和多头自注意力机制等相对复杂，移动端设备无法支持。...然后 {X}_r 经过一个符号函数后被量化到1位的激活 {X}_b ： 如图 5 (b) 和 (c) 所示，由于符号函数是不可导的，之前的方法大都采用一个分段线性函数 Clip(x) 或者二次函数...实验结果 3.1 量化指标 表1 BiSRNet 与 SOTA BNN，传统方法，全精度CNN方法的量化指标对比 表 1 展示了我们的 BiSRNet 与 SOTA BNN，传统方法，全精度 CNN 方法的量化指标对比

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    DeepSeek 量化压缩实战：INT8 精度保持方案详解

    一、背景（一）深度学习模型面临的挑战随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域的应用越来越广泛。...二、项目发展（一）量化压缩技术的起源与发展量化压缩技术最早可以追溯到 20 世纪 80 年代的图像和语音信号处理领域。...随着神经网络的兴起，研究人员开始探索如何将量化应用于神经网络模型，以降低计算复杂度和存储需求。早期的量化方法主要集中在对权重参数进行简单的截断或舍入操作，但这些方法往往会导致较大的精度损失。...从最初的简单模型量化，到如今能够支持多种复杂模型架构和任务类型，DeepSeek 在精度保持和压缩效率方面取得了显著的平衡。...以下是环境准备的具体步骤：安装 Python：确保已安装 Python 3.6 或更高版本。

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    TMI | Inf-Net：自动COVID-19 肺部CT图像感染区域分割方法

    作者 | 汪逢生 编辑 | 戴迟迟 校对 | 李仲深 今天给大家介绍的是阿联酋阿布扎比人工智能研究院范登平教授课题组发表在“IEEE T MED IMAGING”上的一篇文章” Inf-Net: Automatic...最近，尽管有人提出用深度学习系统通过放射图像检测感染COVID-19的患者，在临床实践中已经提出了大量的人工智能系统来帮助诊断COVID-19，但是在CT切片中，与感染分割相关的工作却很少。...3） 由于COVID-19的突发事件，很难在短时间内收集到足够的标记数据用于训练深层模型。为了解决上述问题，作者提出了一种新的用于CT切片的COVID-19肺部感染分割深度网络（Inf-Net）。...量化结果 此外作者将半监督Inf-Net学到的知识用于多类分割网络中去，如图7所示。 ? 图7....作者的工作有希望应用于COVID-19的诊断，比如量化感染区域，监管长期的疾病变化和大规模数据处理。

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    如何使用Python将图像转换为NumPy数组并将其保存到CSV文件？

    另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow，它是Python Imaging Library（PIL）的一个分支。...在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！ 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...Pillow 是一个 Python 映像库 （PIL），它增加了对打开、操作和保存许多不同的图像文件格式的支持。 NumPy是Python中科学计算的基础库。...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。

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