分类模型训练pil、torchvision.transforms和opencv的resize

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了分类模型训练pil、torchvision.transforms和opencv的resize。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

参考:https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/126049885
https://www.cnpython.com/qa/1291644
https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/125084573
https://blog.csdn.net/IEEE_FELLOW/article/details/115536987
训练时用pil读取图片,使用torchvision.transforms.Resize 进行数据处理。因为transforms.Resize当输入为PIL图像时,默认使用的PIL的resize进行处理,除了默认的双线性插值,还会进行antialiasing。
PyTorch 中的 torchvision.transforms.Resize 就是采用的 PIL 的 resize。
部署的时候使用opcv的resize处理,发现不一致,最好在训练的时候统一用opencv处理图片。

transforms.Resize 和 PIL 的 resize 的插值方式有区别吗?
A:是的,transforms.Resize 和 PIL 的 resize 的默认插值方式是不同的。

在 transforms.Resize 中,默认使用的是 PIL.Image.BILINEAR,即双线性插值。而在 PIL 的 resize 中,默认使用的是 PIL.Image.BICUBIC,即三次样条插值。

当然,transforms.Resize 也可以指定其他的插值方式,如 PIL.Image.NEAREST(最近邻插值)、PIL.Image.BICUBIC 等。同样地,也可以在 PIL 的 resize 中指定其他的插值方式。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-706747.html

到了这里,关于分类模型训练pil、torchvision.transforms和opencv的resize的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【pytorch】Vision Transformer实现图像分类+可视化+训练数据保存

    Transformer的核心是 “自注意力” 机制。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 自注意力(self-attention) 相比 卷积神经网络 和 循环神经网络 同时具有并行计算和最短的最大路径⻓度这两个优势。因此,使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神

    2023年04月08日
    浏览(42)
  • OpenCV分类检测器训练

    OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器: opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一个新程序,使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是 opencv_traincascade 支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns) 三种特征,并易于增加其他的特征。与Haar特征相比,LBP特征是整数

    2024年02月17日
    浏览(45)
  • GPT模型训练实践(2)-Transformer模型工作机制

            Transformer 的结构如下,主要由 编码器-解码器 组成,因为其不需要大量标注数据训练和天然支持并行计算的接口,正在全面取代CNN和RNN: 扩展阅读:What Is a Transformer Model? ​ ​ 其中 编码器中包含自注意力层和前馈神经网络层; 解码器包含自注意力层、编码器-解

    2024年02月12日
    浏览(44)
  • OpenCV的级联分类器训练

    使用增强级联的弱分类器包括两个主要阶段:训练和检测阶段。对象检测教程中有描述使用基于 HAAR 或 LBP 模型的检测阶段。这里主要介绍训练增强分类器级联所需的功能,包括:准备训练数据、执行实际模型训练、可视化训练。 目录 一、训练数据准备 1、负样本 2、正样本

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 【预训练语言模型】 使用Transformers库进行BERT预训练

    基于 HuggingFace的Transformer库,在Colab或Kaggle进行预训练。 鉴于算力限制,选用了较小的英文数据集wikitext-2 目的 :跑通Mask语言模型的预训练流程 注意:在Kaggle上训练时,最好将datasets更新到最新版(再重启kernel),避免版本低报错 colab和kaggle已经预安装transformers库 加载数据

    2024年03月14日
    浏览(45)
  • opencv python 训练自己的分类器

    源码下载 1.样本准备 收集好你所需的正样本,和负样本,分别保存在不同文件夹     在pycharm新建项目,项目结构如下:has_mask文件夹放置正样本,no_mask文件夹放置负样本  安装opencv,把opencv包里的文件复制到项目mask文件夹下    2.样本制作 (1)图片重命名 方便对样本进行批

    2024年02月15日
    浏览(46)
  • 【预训练语言模型】使用Transformers库进行GPT2预训练

    基于 HuggingFace的Transformer库,在Colab或Kaggle进行预训练。 本教程提供:英文数据集wikitext-2和代码数据集的预训练。 注:可以自行上传数据集进行训练 目的 :跑通自回归语言模型的预训练流程 注意:在Colab上训练时,最好将datasets更新到最新版(再重启kernel),避免版本低报

    2024年03月14日
    浏览(43)
  • transforms.Resize()

    类原型: 注意: 不能是用io.imread或者cv2.imread读取的图片,这两种方法得到的是ndarray 将图片短边缩短至size (int),长宽比保持不变 一般输入深度网络的特征图长宽是相等的,需要同时制定长宽 实例程序: 运行结果:

    2024年02月13日
    浏览(30)
  • Python基于Pytorch Transformer实现对iris鸢尾花的分类预测,分别使用CPU和GPU训练

    iris数据集是机器学习中一个经典的数据集,由英国统计学家Ronald Fisher在1936年收集整理而成。该数据集包含了3种不同品种的鸢尾花(Iris Setosa,Iris Versicolour,Iris Virginica)各50个样本,每个样本包含了花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)、花瓣宽度

    2024年02月01日
    浏览(53)
  • Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型

    目录 引言 1 数据集制作与加载 1.1 导入数据 1.2 制作数据集 2 Transformer分类模型和超参数选取 2.1 定义Transformer分类模型 2.2 定义模型参数 3 Transformer模型训练与评估 3.1 模型训练 3.2 模型评估 代码、数据如下: 往期精彩内容: 电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博

    2024年02月04日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包