我正在尝试在图像上绘制渐变线.我希望我的线条是绿色的,我使用Scalar(0,255,0).不过,我只有黑色.对于标量(0,0,0),我也变黑了.对于标量(255,255,255),我得到白色,但没有其他任何组合的颜色.部分代码如下:
line(visual_image,
Point(x1*scaleFactor, y1*scaleFactor),
Point(x2*scaleFactor, y2*scaleFactor),
Scalar(0,255,0),
1,8,0);
我正在尝试开发一个反卷积层(或准确的转置卷积层).
在前向传递中,我做了一个完整的卷积(零填充卷积)在后向传递中,我做了一个有效的卷积(没有填充的卷积)将错误传递给前一层
偏差的梯度很容易计算,只需要在多余尺寸上求平均值.
问题是我不知道如何更新卷积滤波器的权重.什么是渐变？我确定这是一个卷积操作,但我不知道如何.我尝试了输入的有效卷积和错误但无济于事.
我有一个包含四列的csv文件。我这样阅读：
df = pd.read_csv('my.csv', error_bad_lines=False, sep='\t', header=None, names=['A', 'B', 'C', 'D'])
现在，字段C包含字符串值。但是在某些行中有非字符串类型（浮点数或数字）值。如何删除那些行？我正在使用Pandas的0.18.1版本。
我已经从MNIST数据集中以.jpg格式下载了一些样本图像。现在，我正在加载这些图像以测试我的预训练模型。
# transforms to apply to the data
trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
# MNIST dataset
test_dataset = dataset.ImageFolder(root=DATA_PATH, transform=trans)
# Data loader
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
这里DATA_PATH包含带有示例图像的子文件夹。
这是我的网络定义
# Convolutional neural network (two convolutional layers)
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.network2D = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.network1D = nn.Sequential(
nn.Dropout(),
nn.Linear(7 * 7 * 64, 1000),
nn.Linear(1000, 10))
def forward(self, …我可以使用skimage.color.rgb2lab()将图像从RGB颜色空间转换为LAB颜色空间.但是当我尝试将单个RGB三元组转换为LAB三元组时
rgb_color = [0.1,0.2,0.3]
lab_color = color.rgb2lab(rgb_color)
我收到以下错误:
ValueError: the input array must be have a shape == (.., ..,[ ..,] 3)), got (3)
这样做的正确方法是什么？我正在使用Python 2.7.
我想从.prototxtPython 中定义的 caffe 网络中读出网络参数，作为layer_dict唯一的层对象告诉我，例如，它是一个“卷积”层，而不是像kernel_size，strides等等。.prototxt文件。
所以让我们说我有一个model.prototxt这样的：
name: "Model"
layer {
name: "data"
type: "Input"
top: "data"
input_param {
shape: {
dim: 64
dim: 1
dim: 28
dim: 28
}
}
}
layer {
name: "conv2d_1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv2d_1"
convolution_param {
num_output: 32
kernel_size: 3
stride: 1
weight_filler {
type: "gaussian" # initialize the filters from a Gaussian
std: 0.01 # distribution with stdev 0.01 (default mean: …我有这样的文本文件
"input"
height : 227
width : 227
depth : 3
"conv"
num_output : 96
pad : 0
kernel_size : 11
stride : 4
group : 1
"relu"
"pool"
kernel_size : 3
stride : 2
我在循环中读它(这是部分代码)
char line[100];
while ((fgets(line, sizeof(line), filePtr))) {
if (line[0] != "\n") {
sscanf(line, "%15s : %15s", tmpstr1, tmpstr2);
printf("%s\n", tmpstr2);
printf("line = %s", line);
} else
break;
}
但我观察到if条件总是成立,输出如下
"input"
227
line = height : 227
227
line = width : 227 …我有一个OpenCL内核,它从设备中调用某些函数并提供一些输出.我正在处理一个图像,使得首先执行垂直传递,然后完成水平传递.目前,我通过修改每个调用中的参数值,从主机端调用内核两次.
kernel void image_filter(a, b, c, d)
{
func1(a, b, c, d);
if(<condition>)
func2(a, b, c, d);
}
现在我想修改内核,使其只能调用一次,同时执行水平和垂直传递.
kernel void image_filter(a, b, c, d)
{
// Vertical pass
func1(a, b, c, d);
if(<condition>)
func2(a, b, c, d);
// When execution of the above functions is complete
// Horizontal pass
// Some computation
func1(a, b, c, d);
if(<condition>)
func2(a, b, c, d);
}
请注意,垂直和水平通道之间存在数据依赖性.
我可以像这样添加两个张量x并y就地
x = x.add(y)
鉴于所有张量都具有相同的维度，有没有办法对三个或更多张量做同样的事情？
我有一个关于更改网络输出层的问题(AlexNet/GoogleNet/ImageNet).因此标准输出是1x1000 Vector,因此每个类都有一个值.
我知道我可以将输出更改为例如5,所以如果我只有5个类,我会得到1x5 Vector.
但是如果我没有课程怎么办？是否可以将输出更改为18x18之类的矩阵.因为我的网应该输出密度图而不是"类".是否建议使用预先训练好的网络来完成我的任务,还是应该从头开始训练？
谢谢您的帮助 :-)
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