【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码
【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码
【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码
文章目录
- 【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码
- 前言
- 1. 多尺度图像增强的原理
- 2. 多尺度图像增强如何在深度学习中提取多尺度特征?
- 3. 代码实现:多尺度图像增强
- 4. 代码解析:
- `RandomResizedCrop(224)`:
- `RandomHorizontalFlip()`:
- `RandomRotation(30)`:
- `ColorJitter()`:
- `ToTensor()`:
- 5. 多尺度增强的效果
- 6. 总结:
欢迎宝子们点赞、关注、收藏!欢迎宝子们批评指正!
祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿人!好的同门!顺利毕业!
大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议,发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文:
可访问艾思科蓝官网,浏览即将召开的学术会议列表。会议详细信息可参考:https://ais.cn/u/mmmiUz
前言
多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation) 是一种数据增强技术,旨在通过对图像进行不同尺度的变换(如缩放、裁剪、旋转等)来增加训练数据的多样性,从而帮助模型更好地学习图像的多尺度特征。
这种方法能够模拟不同尺寸的物体和图像变化,有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性,特别是在目标检测、图像分类和语义分割等任务中。
1. 多尺度图像增强的原理
多尺度图像增强的核心思想是通过对输入图像进行不同尺度的变换(如缩放、裁剪、旋转等),生成多样化的训练样本。
这可以帮助网络学习到图像在不同尺度下的特征,并使模型更加鲁棒,能够处理图像中尺度变化较大的对象。
常见的多尺度增强方法包括:
- 缩放:通过随机缩放图像,模拟不同大小的目标。
- 裁剪:在不同尺度下对图像进行裁剪,模拟物体的不同部分。
- 旋转:旋转图像,帮助模型学习在不同角度下的物体特征。
- 平移和镜像:平移和镜像操作也能帮助网络在不同场景下学习到更加鲁棒的特征。
2. 多尺度图像增强如何在深度学习中提取多尺度特征?
多尺度图像增强能够:
- 模拟不同物体尺度:通过缩放图像,生成不同尺寸的物体,增强模型对不同尺度物体的识别能力。
- 改善鲁棒性:通过对图像进行随机变换,增强模型对图像变形(如旋转、翻转、缩放等)的鲁棒性。
- 提高泛化能力:通过增强多样性,减少过拟合,提高模型在不同数据集上的表现。
3. 代码实现:多尺度图像增强
以下是使用 PyTorch 和 Torchvision 实现的多尺度图像增强操作示例。我们将使用 torchvision.transforms
对图像进行缩放、裁剪、旋转等变换,以模拟多尺度的图像增强。
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt# 加载一张示例图像
img = Image.open("example_image.jpg")# 定义多尺度增强的变换
transform = transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224), # 随机裁剪,并缩放到224x224transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转transforms.RandomRotation(30), # 随机旋转角度(最大30度)transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2), # 随机色彩调整transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor
])# 应用变换
transformed_img = transform(img)# 将结果展示出来
plt.imshow(transformed_img.permute(1, 2, 0))
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
4. 代码解析:
RandomResizedCrop(224)
:
- 随机裁剪图像,并将裁剪后的图像缩放到 224x224。该操作帮助模型在不同尺度上看到图像的不同部分,能够有效模拟不同大小的物体。
RandomHorizontalFlip()
:
- 随机水平翻转图像。这可以增强模型在水平方向上的泛化能力。
RandomRotation(30)
:
- 随机旋转图像,旋转角度在 -30 到 30 度之间。这可以帮助模型学习到图像在不同角度下的特征。
ColorJitter()
:
- 随机调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调。该操作使得图像的颜色和光照条件发生变化,增强模型对不同环境光照下的鲁棒性。
ToTensor()
:
- 将图像转换为 PyTorch Tensor,方便后续在深度学习模型中使用。
5. 多尺度增强的效果
- 不同尺度的目标:通过 RandomResizedCrop,图像中的物体会被随机缩放到不同尺寸,有助于网络学习不同尺度的物体特征。
- 不同视角:通过随机旋转,网络能在不同视角下看到物体,增强对角度变化的适应性。
- 不同场景变化:通过色彩调整,模拟不同光照和色彩条件下的场景变化,提高模型的鲁棒性。
6. 总结:
- 多尺度图像增强 是一种通过对图像进行不同尺度的变换(如缩放、裁剪、旋转、色彩变化等)来增强数据集的技术。通过这种方式,可以帮助模型更好地学习不同尺度、不同角度下的图像特征,从而提高模型的泛化能力。
- 通过这种增强方式,深度学习模型能够更好地适应现实世界中的复杂图像变换,如物体大小、视角、光照等变化。
欢迎宝子们点赞、关注、收藏!欢迎宝子们批评指正!
祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿人!好的同门!顺利毕业!
大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议,发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文:
可访问艾思科蓝官网,浏览即将召开的学术会议列表。会议详细信息可参考:https://ais.cn/u/mmmiUz
相关文章:
【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码
【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码 【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度图像增强(Multi-Scale Image Augmentation࿰…...
Spring Boot项目启动时显示MySQL连接数已满的错误
当Spring Boot项目启动时显示MySQL连接数已满的错误,这通常意味着应用程序尝试创建的数据库连接数超过了MySQL服务器配置的最大连接数限制。以下是一些解决此问题的步骤: 1. 检查MySQL服务器的最大连接数设置 首先,你需要检查MySQL服务器的…...

小程序多入口对应指定客服的实现方案:小程序如何实现接入指定客服人员?
小程序多入口对应指定客服的实现方案:小程序如何实现接入指定客服人员? 背景 小程序是否能接入指定客服? 近年来,小程序已经成为众多企业与用户交互的高效工具。无论是电商、服务预约还是在线咨询,客服功能的引入显…...

网页单机版五子棋小游戏项目练习-初学前端可用于练习~
今天给大家分享一个 前端练习的项目,技术使用的是 html css 和javascrpit 。希望能对于 刚刚学习前端的小伙伴一些帮助。 先看一下 实现的效果图 1. HTML(HyperText Markup Language) HTML 是构建网页的基础语言,它的主要作用是定…...
【玩转23种Java设计模式】行为型模式篇:命令模式
软件设计模式(Design pattern),又称设计模式,是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。 汇总目录链接&…...
【Spring MVC 常用注解】注解驱动开发的魔法
在 Spring MVC 中,注解可以说是开发者的“魔法棒”,通过简单的注解配置,开发者能够实现请求处理、参数绑定、响应返回等复杂功能,真正做到“少写代码多干活”。 我们接下来就来一起看看 Spring MVC 中常用的注解,它们的…...

jmeter分布式启动
https://www.cnblogs.com/qtclm/p/11082081.html 1、代理机:输入“ipconfig”,找到IP地址,在Jmeter/bin/jmeter.properties设置remote host 启动jmeter server 1、控制机:输入“ipconfig”,找到IP地址,在J…...

数据仓库中的指标体系模型介绍
数据仓库中的指标体系介绍 文章目录 数据仓库中的指标体系介绍前言什么是指标体系指标体系设计有哪些模型?1. 指标分层模型2. 维度模型3. 指标树模型4. KPI(关键绩效指标)模型5. 主题域模型6.平衡计分卡(BSC)模型7.数据指标框架模…...
混合合并两个pdf文件
混合两个pdf 1、在线免费交替和混合奇数和偶数PDF页面2、有什么软件把两个 PDF 交叉合并?3、pdfsam本地合并 如何Google翻译的原文和译文合并,(沉浸式翻译效果相对较好) 1、在线免费交替和混合奇数和偶数PDF页面 https://deftpd…...

aws(学习笔记第二十一课) 开发lambda应用程序
aws(学习笔记第二十一课) 开发lambda应用程序 学习内容: lambda的整体概念开发lambda应用程序 1. lambda的整体概念 借助AWS Lambda,无需预置或管理服务器即可运行代码。只需为使用的计算时间付费。借助 Lambda,可以为几乎任何类型的应用进…...
JavaWeb Servlet的getInitParameter、业务层、控制反转IOC和依赖注入DI
目录 1. Servlet的getInitParameter2. 业务层3. 控制反转IOC和依赖注入DI3.1 背景3.2 实现如下3.3 原理 1. Servlet的getInitParameter Servlet有两个getInitParameter 一个是servletContext.getInitParameter,获取context-param的全局参数一个是servletConfig.ge…...

免费开源跨平台SSH工具 WindTerm:媲美 xshell 的最佳平替(含详细使用教程)
免费开源跨平台SSH工具 WindTerm WindTerm概述免费开源、免费开源、免费开源下载、安装WindTerm 屏幕截图WindTerm 主窗口 (zsh):WindTerm 拆分视图:WindTerm DigeWhite 主题: WindTerm 基本设置使用WindTerm连接到服务…...

洛谷 P1075 [NOIP2012 普及组] 质因数分解 C语言
题目: P1075 [NOIP2012 普及组] 质因数分解 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 题目描述 已知正整数 n 是两个不同的质数的乘积,试求出两者中较大的那个质数。 输入格式 输入一个正整数 n。 输出格式 输出一个正整数 p,即较大的那个质数。…...
Apache Hive常见问题
入门问题 什么是Apache Hive? 解释Hive的用途。Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具是如何工作的?与传统关系型数据库相比,使用Hive有什么优势? Hive和关系型数据库管理系统(RDBMS)之间的区别是什么&#…...

活动报名系统源码:JAVA同城服务系统活动报名同城圈子商家商城城市代理躲猫猫
JAVA同城服务系统:打造多元化社交与娱乐新体验 在数字化时代,同城服务系统已成为连接城市生活的重要桥梁。我们精心打造的JAVA同城服务系统,不仅融合了活动报名、同城圈子、商家商城、城市代理等多重功能,还特别加入了创新的“躲…...

迈向Z级计算:Cloud4Science范式加速科学发现进程
传统超级计算机作为科学计算的核心支柱,在推动技术进步方面发挥了不可替代的作用,但随着科学智能时代下需求的多样化和复杂化,其扩展性和能效的局限逐渐显现。 针对这一挑战, 微软亚洲研究院 的研究员提出了 Cloud4Science 的新范…...

ES IK分词字典热更新
前言 在使用IK分词器的时候,发现官方默认的分词不满足我们的需求,那么有没有方法可以自定义字典呢? 官方提供了三种方式 一、ik本地文件读取方式 k插件本来已为用户提供自定义词典扩展功能,只要修改配给文件即可: …...

Mac连接云服务器工具推荐
文章目录 前言步骤1. 下载2. 安装3. 常用插件安装4. 连接ssh测试5. 连接sftp测试注意:ssh和sftp的区别注意:不同文件传输的区别解决SSL自动退出 前言 Royal TSX是什么: Royal TSX 是一款跨平台的远程桌面和连接管理工具,专为 mac…...

从零开始:如何在 .NET Core 中优雅地读取和管理配置文件
在.net中的配置文件系统支持丰富的配置源,包括文件(json、xml、ini等)、注册表、环境变量、命令行、Azure Key Vault等,还可以配置自定义配置源并跟踪配置的改变,然后按照优先级进行覆盖,总之对文件的配置有很多方法,这…...

JVM学习:CMS和G1收集器浅析
总框架 一、Java自动内存管理基础 1、运行时数据区 运行时数据区可分为线程隔离和线程共享两个维度,垃圾回收主要是针对堆内存进行回收 (1)线程隔离 程序计数器 虚拟机多线程是通过线程轮流切换、分配处理器执行时间来实现的。为了线程切换…...
在HarmonyOS ArkTS ArkUI-X 5.0及以上版本中,手势开发全攻略:
在 HarmonyOS 应用开发中,手势交互是连接用户与设备的核心纽带。ArkTS 框架提供了丰富的手势处理能力,既支持点击、长按、拖拽等基础单一手势的精细控制,也能通过多种绑定策略解决父子组件的手势竞争问题。本文将结合官方开发文档,…...

Opencv中的addweighted函数
一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...
spring:实例工厂方法获取bean
spring处理使用静态工厂方法获取bean实例,也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下: 定义实例工厂类(Java代码),定义实例工厂(xml),定义调用实例工厂ÿ…...
数据库分批入库
今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

MySQL 知识小结(一)
一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库,分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷,但是文件存放起来数据比较冗余,用二进制能够更好管理咱们M…...
Vite中定义@软链接
在webpack中可以直接通过符号表示src路径,但是vite中默认不可以。 如何实现: vite中提供了resolve.alias:通过别名在指向一个具体的路径 在vite.config.js中 import { join } from pathexport default defineConfig({plugins: [vue()],//…...

【从零开始学习JVM | 第四篇】类加载器和双亲委派机制(高频面试题)
前言: 双亲委派机制对于面试这块来说非常重要,在实际开发中也是经常遇见需要打破双亲委派的需求,今天我们一起来探索一下什么是双亲委派机制,在此之前我们先介绍一下类的加载器。 目录 编辑 前言: 类加载器 1. …...
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...

网页端 js 读取发票里的二维码信息(图片和PDF格式)
起因 为了实现在报销流程中,发票不能重用的限制,发票上传后,希望能读出发票号,并记录发票号已用,下次不再可用于报销。 基于上面的需求,研究了OCR 的方式和读PDF的方式,实际是可行的ÿ…...
【大厂机试题解法笔记】矩阵匹配
题目 从一个 N * M(N ≤ M)的矩阵中选出 N 个数,任意两个数字不能在同一行或同一列,求选出来的 N 个数中第 K 大的数字的最小值是多少。 输入描述 输入矩阵要求:1 ≤ K ≤ N ≤ M ≤ 150 输入格式 N M K N*M矩阵 输…...