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深度学习中的图像分辨率
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让我将我的问题总结如下： 每当我尝试用我的自定义数据集训练模型时，我都会遇到内存错误。后来，我注意到，与同一数据集中的其他图像相比，一些图像的分辨率非常高。然而，它们的大小并没有那么大。在我的预训练模型中有一个图像大小调整，所以我认为我上面提到的情况不会有问题，但我不能确定。这会导致问题吗？
浏览 72提问于2021-03-25得票数 1
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我有关于同一主题的多个图像数据集，我希望使用深度学习进行分类任务。数据集的图像分辨率不同(例如，一些图片是128x128px，一些是512x512，另一些是2048x2048)。如果我使用解析度最高的数据集来训练，我的直觉将是，当网络学习低分辨率图片中可能无法识别的模式时，将更难对分辨率较低的图像进行分类。另一方面，如果我使用低分辨率</
浏览 0提问于2020-10-29得票数 4
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因此，我们试图以某种方式对数据进行插值，我们必须得到一个合理的估计，如果我们要以更高的分辨率运行它，那么模拟结果可能是什么。在SciPy中，我尝试使用传统的插值技术和函数对数据进行插值。我对ANN的想法如下:低分辨率数据( 512 x 256 2-D阵列)可以输入到网络中，以输出稍微修改过的512 x 256 2-D阵列。然后，我们可以将修改后的数据集输入到我们的内插器中，并查看它
浏览 0提问于2021-07-29得票数 2
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在不同大小的屏幕上，将图像与模板匹配的不同方法是什么？例如，如果我有一个来自720 p屏幕的模板，并且尝试在1080 p屏幕上使用它，它将永远找不到它，我以前尝试过Sift，但是有太多的假阳性。改变模板的大小以匹配每个大小的屏幕对我来说太沉重了。我需要每秒钟检查一帧至少10次
浏览 3提问于2018-08-04得票数 0
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该研究的目的是生成这些图像来记录我们的其他测量数据，2ry的目标是这些图像可以用来训练一个算法，然后使用该算法对其他图像中的对象进行分类(包括未来的研究，这是非常重要的)。如果第一幅图像是由摄像机1获取的，那么我假设由于图像分辨率不同，我将失去目标识别算法的准确性，是吗？这有多糟？我该怎么做才能把这件事降到最低呢？如果我用相机A
浏览 0提问于2019-10-14得票数 0
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我正在试验对图像的深入学习。我有大约4000张来自不同摄像机的图像，不同的光线条件，不同的图像分辨率和视角。
我的问题是：，什么样的图像预处理将有助于改进目标检测？
浏览 5提问于2017-01-02得票数 22
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提高图像的分辨率
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我有一些质量很低的图像，我不得不用这些图像来识别人，但是这样的质量很难检测到。我想提高图像的质量使用深入学习/机器学习技术。我曾经研究过SRCNN，感知损失，SRResNet，SRGAN，但是大多数超图像分辨率技术都需要原始图像来提高图像质量。因此，我的问题是，是否有任何深度学习技术可以用来提高图像<
浏览 3提问于2020-02-20得票数 2
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我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdat
浏览 2提问于2020-05-08得票数 8
我试图在Open3D教程中运行重建系统，并在Google 3上使用Android、ARCore、acquireCameraImage和acquireDepthImage捕捉到的RGB和深度图像。重建系统：RGB : 640 x 480这些图像不能直接输入到Open3D重建系统，因为它期望RGB和深度图像具有相同的<e
浏览 3提问于2021-01-14得票数 1
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我一直试图找到一种方法来分割一个大的已经注释过的图像--我有.json for --用python作为深度学习模型的更小的图像，因为这个图像的分辨率很高，我需要它是256x256，这是怎么做的？
浏览 1提问于2022-03-20得票数 0
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我正在为我的P30Pro编写一个小的安卓应用程序，在其中我想要在彩色图像中找到一个对象(面部，视觉标记，...)然后利用飞行时间相机得到的密集深度图像得到它的相对位置。为了同时跟踪相机，我运行ArCore并使用SharedSession通过frame.acquireDepthImage()访问彩色图像和深度图像。(两者都工作得很好，我得到了高分辨率的彩色图像和12
浏览 15提问于2020-12-20得票数 2
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我正在我的树莓派上建立一个面罩探测器，但问题是视频超级滞后。有没有什么方法可以让视频输出超过1帧/秒？我是Python的新手，我正在使用我在网上找到的代码来测试它是否工作。当我正常使用Pi相机时，我得到了很好的FPS，但当我使用掩模检测器时，它给我的FPS几乎为0。任何帮助都将不胜感激！
浏览 17提问于2021-05-02得票数 1
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我对训练CNN接受输入感兴趣，其中每个输入都是一组低分辨率图像，而每一个地面真相都是一幅高分辨率图像。通过对80幅低层图像的信息进行平均处理，得到地面真实高分辨率图像。我想让CNN做的是从一组较小的低级别图像中生成同样的高分辨率图像，例如5幅低级别图像。我正在观察TensorFlow GAN，并认为我可以将每一幅训练图像
浏览 0提问于2019-07-08得票数 0
Kinect V2颜色流支持的格式是: 1920x1080。但是kinect V2深度流格式是: 512x424。现在，当我为这两个传感器启动活蒸汽时，由于分辨率不同，它们有不同的尺寸。我已经读过matlab的documentation.They了，硬件只支持这两种格式的respectively.Now，我怎么能在代码中做到这一点，使两个流具有相同的分辨率。我试了两天，但failed.Moreover，我想通过任何进程，所以我采取第一
浏览 4提问于2017-07-01得票数 0
我已经使用alexNet训练了一个深度学习模型来对汽车模型进行分类。这些数据是从网上收集的，包括谷歌图片，flicker，..等。该模型在一个单独的测试集上进行了测试，该测试集来自网络“许多来自flicker”，它工作得很好。然而，我已经建立了一个简单的android应用程序，它拍摄了一张‘风景模式’的照片，并将其发送到服务器以识别汽车。在移动图像上的性能非常差。我已经用在imageNet上训练的alexNet模型测试了这些图
浏览 1提问于2017-01-18得票数 0
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将色度噪声添加到图像
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我正在训练一个深度神经网络来提高图像的质量。这些图像包含一些特定类型的噪声，我希望通过深度学习模型来减少/消除这些噪声。为了做到这一点，我使用了一个类似的清晰高分辨率图像的巨大数据集，几乎没有任何噪声，将特定类型的噪声添加到图像中，并训练网络重新生成原始图像(自定义自动编码器网络)。到目前为止，对于几种噪声类型中<em
浏览 3提问于2019-04-23得票数 3
我是深度学习的新手，但能够成功地使用RasterVision来预测航空图像集中的构建脚印。
这个航空图像数据集是为新西兰的一个省。现在我有了一个在这个省成功预测的模型，我感兴趣的是如何利用这个模型在新西兰的许多其他地区进行预测。问题是，这些区域是用不同的传感器、分辨率和不同的颜色平衡应用捕获的(我尝试在另一个区域使用我的模型，召
浏览 0提问于2021-04-17得票数 2
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我有来自Kinect的RGB和深度图像作为png格式。我正在尝试将深度数据与分水岭分割结合使用，但我不知道如何将这两种数据结合起来，从而获得更准确的结果。我查阅了一些论文，但我不理解结果，或者找不到专门为分水岭算法编写的解决方案。如何将深度数据作为参考点包含在分割过程中？一个示例RGB图像及其对应的<e
浏览 0提问于2013-01-10得票数 4
比如说，如果我有来自一台高分辨率数码相机的图像数据，并且想让它看起来像是从另一台低分辨率的数码相机上拿来的？训练重叠图像的输入/输出对是否是一种很好的方法？这种技术叫什么？例如，假设我希望能够在低分辨率图像中计算公园里的长凳。我能浏览这些样本图像并创建一个适当的高分辨率和低分辨率对的
浏览 0提问于2019-03-05得票数 1
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