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    [ILSVRC] 基于OverFeat的图像分类、定位、检测引言相关理论计算机视觉三大任务Alexnet图片分类回顾基础学习OverFeat图片分类定位任务检测总结Reference

    引言 对于分类问题而言,一个常用的增加训练样本的方法是将训练样本随机移动一个小的位移,或者,等价的,在图像中随机取一些大的图像块。然后以这些图像块为输入训练分类模型。在测试阶段,可以采用滑窗的方法对每一个图像块进行分类,然后组合这些分类结果,得到一个置信度更高的类别标签。这种技巧被广泛运用于机器学习算法中,例如:瑞士一个研究组的文章:Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification. CVPR2012.   对于检测和定位问题,最自然(也是

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    python功能笔记——图像处理

    python图像处理 from PIL import Image """打开图片""" pil_im=Image.open('test1.jpg').convert('L') #打开图片,后跟函数功能为转变成灰色 #print(pil_im) #打印图片属性GF """改变图片大小""" #pil_im.thumbnail((1000,1000)) #按比例改变图片大小(以最小值为标准) #pil_im=pil_im.resize((128,128)) #不管比例强制更改图片大小 """剪切图片""" #box=(100,100,400,400) #定义一个盒子 #region=pil_im.crop(box) #使用定义的盒子来剪切图片 """旋转图片""" #region=region.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转180度 #pil_im=pil_im.rotate(30) #逆时针旋转30度 """将图片粘贴到另一张图片中""" #pil_im.paste(region,box) """显示图片""" #pil_im.show() #将图片显示出来 """保存图片""" #pil_im.save('newname.jpg')

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