今天小编就为大家分享一篇pytorch实现对输入超过三通道的数据进行训练，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-06 20:47:50
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案例背景:视频识别
假设每次输入是8s的灰度视频,视频帧率为25fps,则视频由200帧图像序列构成.每帧是一副单通道的灰度图像,通过pythonb里面的np.stack(深度拼接)可将200帧拼接成200通道的深度数据.进而送到网络里面去训练.
如果输入图像200通道觉得多,可以对视频进行抽帧,针对具体场景可以随机抽帧或等间隔抽帧.比如这里等间隔抽取40帧.则最后输入视频相当于输入一个40通道的图像数据了.
pytorch对超过三通道数据的加载:
读取视频每一帧,转为array格式,然后依次将每一帧进行深度拼接,最后得到一个40通道的array格式的深度数据,保存到pickle里.
对每个视
2021-09-28 19:19:00
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Window10系统下，VS2015+opencv的环境，使用c++语言， 对图像进行处理，实现三通道显示（其他通道置0）
2021-08-24 17:06:24
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丰富的纹理图像-Urban100，一般作为网络测试的数据集。图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
2021-07-16 19:47:17
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数字图像处理课程中的作业，关于图片中RGB三通道的分离与合并，用matlab实现；
将一幅彩色图像分别用RGB三个分量单独表示成三张图片；
再将这三张图片合并成一张彩色图片；
2021-05-10 16:33:22
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我们提出了一种使用平均厚度不同的三通道样本对肺结节进行假阳性减少的新方法。 一个三通道样本包含一个以候选点为中心的色块以及该候选点上方和下方的第k个切片的两个色块。 三通道样本包含丰富的肺结节空间背景信息，并且可以在较低的计算和存储要求下进行训练。 卷积神经网络（CNN）被构建和优化为我们研究中的候选特征提取器和分类器。 提出了一种融合方法，用于融合每个候选的多个预测结果。 我们的方法报告说，在LUNA16 Challenge进行的888 CT扫描中，每次扫描4次和8次假阳性时，灵敏度分别为84.8％和91.4％。 实验结果表明，我们的方法显着减少了肺结节检测中的假阳性。
2021-03-12 09:08:05
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