PyTorch 对 YOLO3 的深入解析（第三部分）：数据集处理。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本章将深入阐述数据处理的相关问题，包括如何读取COCO数据集，以及随后处理自定义数据集。数据预处理的理念，尤其是在YOLOv3中数据集的处理方法，无疑是该章的突出特点。由于YOLOv3对数据集输入有着严格的要求，因此所输入的照片尺寸必须精确为416像素。对于那些无法满足照片尺寸要求的图片，需要进行一系列的调整操作。如果直接采用缩放（resize）操作，则会直接导致信息损失。网络在进行分类学习的过程中，还需要适应照片的尺寸变化，这反过来又会影响训练效果。在YOLOv3中，首先需要调整图像的高度和宽度使其相等，然后进行上采样（upsampling）的缩放操作。同时，还需要修改标签（label）的坐标位置。此外，还需执行随机水平翻转以及随机改变大小的操作。最后，所有图像都将被调整到416像素的大小作为输入。代码class ListDataset(Dataset): #继承Dat

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

PyTorch实现YOLO3详解（三）：数据集处理

优质

本篇文章详细讲解了如何使用PyTorch框架进行YOLOv3目标检测模型的数据集预处理工作，包括数据增强、批处理等关键步骤。适合对深度学习和计算机视觉感兴趣的读者深入理解模型训练流程。本章详细讲解了数据处理的问题。首先介绍如何读取COCO数据集，并讨论自定义数据集的处理方法。Yolo3的数据集预处理是一个亮点，因为该模型对输入图片尺寸有特定要求：所有照片必须调整为416像素大小。直接改变图片大小会损失重要信息，影响训练效果。因此，在yolo3中，首先将图像的高度和宽度统一扩大到相同数值，然后进行上采样以达到所需尺寸，并相应地修改标签的坐标位置；接着随机水平翻转图片并调整其大小，最后再将其变化为416像素大小作为网络输入。代码示例： ```python class ListDataset(Dataset): ``` 这里省略了具体的实现细节。

PyTorch实现Yolo3详解（五）：自定义数据集与CSV标签处理

优质

本文详细讲解了如何使用PyTorch框架实现Yolo3目标检测算法，并重点介绍了创建自定义数据集和处理CSV格式标签的方法。摘要已经介绍了yolo3的基本细节，接下来将使用自下载的数据集进行训练，并尝试迁移学习。首先会用github上的custom数据集开始训练，该数据集包含一张图片和一个标签文件。之后我会根据自己的xml标签文件来构建新的数据集，按照custom中的格式排列标签信息并调整cfg文件以供运行。 dataset源码处理的是txt文件，在实际操作中使用panda进行数据分析更为方便，因此可以直接生成csv文件并通过panda读取这些数据。

数字图像处理数据集第五部分-Kodak24

优质

本数据集为《数字图像处理》系列的第五部分，聚焦Kodak24图像集合，提供高质量的真实世界图片，适用于研究与教学中的图像压缩、增强及分析。数字图像处理常用数据集Kodak24包含24张彩色图，每张图片的大小都为500*500。

数字图像处理数据集第四部分-CSet8

优质

CSet8是数字图像处理系列数据集的第四部分，专注于提供多样化的图像样本用于算法测试与训练，推动图像识别技术的发展。数字图像处理常用数据集CSet8包含8张256*256的彩色图（包括lena、house、pepper、monarch、airplane、baboon、barbara和ship），还有一张未裁剪的monarch图片。

PyTorch 数据集处理及目标检测分类数据集处理

优质

本教程深入讲解如何使用PyTorch进行高效的数据集处理，并专门介绍针对目标检测与分类任务的数据预处理方法。前言无论是在进行分类任务还是目标检测任务，都需要对数据集进行处理。一种方法是使用txt文件保存标签信息；另一种情况则是只有图片存在（如图所示）。这一步骤也是掌握faster-rcnn的关键点之一。照片可以分为训练和验证两部分，并且每个类别都有独立的文件夹。例如，一个文件夹包含猫的照片，另一个文件夹则存放狗的照片。这种结构在自建数据集时非常常见，官方的数据集中也是如此配置的——比如CIFAR10中就有十个不同的子目录，每一个都包含了大量属于某个特定数字类别的图片。通常情况下，在引入官方提供的这类标准数据集时，会采用以下方式设置转换操作： ```python transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), # 在小型数据集上通过随机水平翻转等手段增强训练样本的多样性。 ]) ``` 上述代码示例中的`transforms.RandomHorizontalFlip()`用于在较小的数据集中增加图像变换以提高模型泛化能力。

DICOM Parser: JavaScript 解析器用于处理 DICOM 第10部分数据

优质

简介：DICOM Parser 是一个JavaScript工具，专门设计用来解析和操作医学影像的标准格式DICOM第10部分的数据。它为开发者提供了一个强大而灵活的方式来访问、修改和利用DICOM文件中的信息。 dicomParser 是一个轻量级的库，在基于 HTML5 的现代 Web 浏览器（IE10+）、Node.js 和 Meteor 中解析 DICOM P10 字节流很有帮助。 dicomParser 快速且易于使用，不需要外部依赖关系。查看该库功能的最佳方式是实际观察它的应用情况。其中包含许多实时示例，不仅实用而且展示了如何使用 dicomParser 的方法。请尝试体验它以了解其作为非常有用的工具以及大多数功能的出色展示。如果您在社区中遇到问题，请考虑寻求帮助或提出疑问。安装获取打包的源文件：或者通过 npm 安装：npm install dicom-parser 或者通过 Atmosphere 安装用于 Meteor 应用程序：meteor add chafey:dicom-parser 注意 - 如果需要支持 Deflated Explicit VR Little Endian 传输语法，请确保已安装 pako。使用方法 // 示例代码

深入解析PyTorch在MNIST数据集上的手写数字识别方法

优质

本篇文章详细探讨了如何运用深度学习框架PyTorch实现对MNIST数据集中手写数字的有效识别，通过具体代码和模型架构解释其工作原理。 MNIST 手写数字识别是深度学习中的一个入门级项目，类似编程语言里的 Hello World 例子，可以帮助我们快速了解构建神经网络的基本流程。虽然网上已经有很多相关案例可供参考，但亲自实现一遍仍然是必要的。下面的代码使用 PyTorch 1.0 编写和运行。导入所需的库： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import torchvision ``` 注意，这里只展示了部分导入语句。在实际项目中可能还需要从 `torch.autograd` 导入其他相关模块。

Oracle编程艺术++深入解析数据库架构（第三版）

优质

《Oracle编程艺术++》第三版深入剖析了Oracle数据库架构与高级编程技术，为开发者提供全面理解及优化数据库性能的专业指导。深入理解Oracle数据库体系结构是一篇值得推荐的优秀文章。

EfficientNet-YOLO3-PyTorch: 一个高效的网络 - YOLO3-PyTorch的源代码，改进了YOLOv3的主要部分...

优质

EfficientNet-YOLO3-PyTorch是一个基于PyTorch框架开发的高效目标检测模型。该项目在经典YOLOv3的基础上结合EfficientNet结构进行了优化和性能提升，适用于各种实时物体识别任务。 YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。目录：性能情况训练数据集权值文件名称测试数据集输入图片大小行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境：火炬== 1.2.0 文件下载训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以通过特定渠道获取。其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）中的load_weights参数设置成True来获得。预测步骤： a. 使用预训练权

关于PyTorch的MNIST数据集预处理详解

优质

本篇教程深入解析如何使用Python深度学习框架PyTorch对经典手写数字识别数据集MNIST进行高效预处理，助力初学者掌握图像数据准备技巧。关于使用Pytorch处理MNIST数据集的预处理详解以及实现能够达到99.7%准确率的卷积神经网络（CNN），其中应用了诸如数据增强、丢失及伪随机化等技术。操作系统为Ubuntu18.04，显卡为GTX1080，Python版本支持2.7和3.7。该CNN架构包括四层： - 输入层：包含784个节点（对应MNIST图像的大小）。 - 第一卷积层：5x5像素、深度为32。 - 第一个最大池化层 - 第二卷积层：5x5像素、深度为64。 - 第二个最大池化层 - 1024节点的全连接第三层 - 输出层：包含10个节点（对应MNIST数据集中的类别数）为了提升CNN的表现，采用了以下技术： 1. 数据增强， 2. 损失函数优化等方法。