预处理长边resize用padding

2024-11-08

Python opencv resize图片并保存原有的图像比例

参考链接:https://www.jianshu.com/p/3092835eab61 现有的图像是高瘦高瘦的,所以直接resize成矩形不合适.改变了整个结构. 所以采用的是先resize再padding的方式. 1.resize图片,先计算最长边的resize的比例,然后按照该比例resize. 2.计算四个边需要padding的像素宽度,然后padding def resize_img_keep_ratio(img_name,target_size): img = cv2.imread(i

Keras中RNN不定长输入的处理--padding and masking

在使用RNN based model处理序列的应用中,如果使用并行运算batch sample,我们几乎一定会遇到变长序列的问题. 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断,将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length). 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵.然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用. 然而我们可以很明显,如果用0或者其他整数补齐,势必会影响到模型自身(莫名其妙被输入很多个0,显然是有问题的).

我对Padding Oracle Attack的分析和思考

道哥的<白帽子讲web安全>有一章提到Padding Oracle Attack的攻击方式,据说这货在2011年的Pwnie Rewards上还被评为"最具价值的服务器漏洞". 抱着书看了半天,感觉也不是很理解,和密码学结合的比较紧,有一些理论的东西在里面.这里做个学习笔记,研究一下. 1. 相关阅读材料 https://github.com/GDSSecurity/PadBuster PadBuster - Automated script for performing

【CF1009F】Dominant Indices（长链剖分优化DP）

点此看题面大致题意: 设\(d(x,y)\)表示\(x\)子树内到\(x\)距离为\(y\)的点的个数,对于每个\(x\),求满足\(d(x,y)\)最大的最小的\(y\). 暴力\(DP\) 首先让我们来思考如何暴力\(DP\). 这应该还是比较简单的吧. 直接设\(f_{x,i}\)表示在\(x\)的子树内,到\(x\)的距离为\(i\)的点的个数. 则不难推出转移方程: \[f_{x,0}=1,f_{x,i}=\sum f_{son_x,i-1}\] 但这样显然跑不过,要优化. 长链剖分

TensorFlow下利用MNIST训练模型识别手写数字

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s

[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

使用deepfashion实现自己的第一个分类网络

这个过程主要分为三个步骤: 数据预处理数据处理就是把数据按照一定的格式写出来,以便网路自己去读取数据 1准备原始数据我的cloth数据一共是四个类别,每个类别有衣服47张,一用是188张图片,这些大小不一的原始图片转换成我们训练需要的shape. 原始数据放在同一个文件夹下面: 2 编程实现制作Tfrecords,读取Tfrecords数据获得iamge和label,打印验证并保存生成的图片. #将原始图片转换成需要的大小,并将其保存 #==========================

【tf.keras】tf.keras加载AlexNet预训练模型

目录从 PyTorch 中导出模型参数第 0 步:配置环境第 1 步:安装 MMdnn 第 2 步:得到 PyTorch 保存完整结构和参数的模型(pth 文件) 第 3 步:导出 PyTorch 模型的参数,保存至 hdf5 文件可能遇到的问题验证从 PyTorch 导出的 AlexNet 预训练模型 Attentions References tf.keras 的预训练模型都放在了'tensorflow.python.keras.applications' 目录下,在 tensor

TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

CNN原理

卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的结构类似于神经网络,可以看做是对其的改进.它利用局部连接.权值共享.多核卷积.池化四个手段大大降低了参数的数目,使得网络的层数可以变得更深,并且能够合理的隐式的提取特征.CNN主要用来识别位移.缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形.由于其特征检测层通过训练数据进行学习,隐式地从训练数据中进行学习,避免了显式的特征抽取:再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大

react实战系列 —— 我的仪表盘（bizcharts、antd、moment）

其他章节请看: react实战系列 My Dashboard 上一篇我们在 spug 项目中模仿"任务计划"模块实现一个类似的一级导航页面("My任务计划"),本篇,我们将模仿"Dashboard"来实现一个仪表盘"My Dashboard". 主要涉及 antd 的 Grid.Card.Descriptions等组件.bizcharts 的使用.moment 日期库和页面适配. 注:实现的代码在上一篇的基础上展开. Das

Shader实例:NGUI图集中的UISprite正确使用Shader的方法

效果: 变灰,过滤,流光都是UI上常用效果. 比如: 1.按钮禁用时,变灰. 2.一张Icon要应付圆形背景框,又要应付矩形背景框.就要使用过滤的方式来裁剪. 避免了美术提供两张icon的麻烦,又节省了内存. 3.流光,呃……,策划就是要,你能怎么办. 实践: NGUI把要用到的图片做成了图集,它会记录每一张小图的信息. 包括:每一张小图在这张图集里面的位置,长,宽,padding,border.等等. 使用时只是采样这张小图所在区域,然后显示在UI的mesh上. 如果我们用这张小图的texc

CSS3 Transitions, Transforms和Animation的使用

一.前言 CSS3动画相关的几个属性是:transition, transform, animation:分别理解为过渡,变换,动画.虽意义相近,但具体的功能和在CSS3中承担的工作有一定的差异. transition指过渡,就是从a点都b点,是有时间的,是连续的,一般针对常规CSS属性:transform指变换,包含几个固定的属性:旋转.缩放.偏移等等,但是,效果就是很干涩机械的旋转移动,如果配合transition属性,变换就会很平滑.animation最先使用于Safari浏览器,在官方的

Extjs 一些配置以及方法

1.例如想要实现以下功能,本来model中只有用户的firstname和lastname,但是在grid中展示还需要展示用户姓名,或者只展示用户姓名

css3动画animation

动画:animation animations这物似乎还是只在webkit,moz核心的浏览器上起作用 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>动画</title> <style type="text/css"> @-moz-keyframes resize{ 0%

CSS3 Transitions, Transforms和Animation使用简介与应用展示

CSS3 Transitions, Transforms和Animation使用简介与应用展示 by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=1268 一.前言兼目录索引 <天龙八部>里的虚竹小和尚之前可以说是和尚的先进人物与代表模范,各类清规戒律谨记与严守.但是,后来呢,花姑娘送到跟前,什么戒律都成了浮云,禁不住诱惑享乐去了.啊,我现在似乎有类似的感觉,本来不打算

TensorRT&Sample&Python[yolov3_onnx]

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之

深度学习中优化【Normalization】

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization? 深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向

vue2.x 时间范围 date range timepicker。只在项目中使用elementUI的date-picker

elementUI官方案例:http://element.eleme.io/#/zh-CN/component/date-picker (1)效果图: (2)安装和引入 npm i element-ui --save //下载依赖包 main.js//vue-cli自动生成的文件main.js 添加以下两行 import {DatePicker} from 'element-ui' Vue.use(DatePicker) //使用DatePicker (3)到自己的组件demo.vue里使用:

numpy鸢尾花

import numpy from sklearn.datasets import load_iris #从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data iris_data = load_iris() # 查看data类型,包含哪些数据 print("数据类型: ", type(iris_data)) print("包含数据: ", iris_data.keys()) # 看包含哪些数据 iris_feature = data.feature_names,

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