图像尺寸

原始内容来源于： https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/100528127 https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79494534 包含理解！ 参考文献：https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码实现：http://www.yueye.org/2018/faster-rcnn-coupled-with-fpn-in-tensorflow.html https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow FPN：Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要 特征金字塔是目标识别系统能够进行 多尺度目标识别 的关键组件。但由于特征金字塔的内存占用和计算量很大，因此很多算法都不想使用它。 本文利用深度卷积网络本身固有的多尺度、层次化构建特征金字塔，只带来了很少的额外成本。本文开发了具有横向结构的从上到下的连接，用于在所有尺度上构建高层语义特征 。本文提出的网络叫做 FPN ，在很多应用中可以作为一个 通用的特征提取器 。将FPN和Faster R-CNN结合，我们的模型在不使用任何技巧的情况下

Image中的resize()方法 resize方法 im.resize(size) ⇒ image im.resize(size, filter) ⇒ image 返回改变尺寸的图像的拷贝。变量size是所要求的尺寸，是一个二元组：（width, height）。变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEAREST。在当前的版本中bilinear和bicubic滤波器不能很好地适应大比例的下采样（例如生成缩略图）。用户需要使用ANTIALIAS，除非速度比质量更重要。 #------------------------------------------------------- from PIL import Image im = Image.open(“3d.jpg”) region = im.resize((400, 400)) ##重新设定大小 region.show() 来源： CSDN 作者： Mrwxxxx 链接： https://blog.csdn.net/Mrwxxxx/article/details/104011429

A Taxonomy of Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision 基本信息 摘要 1. Introduction 2. Introduction to Convolutional Neural Networks 2.1. Building Blocks of CNNs 2.1.1. Why Convolutions? 2.1.2. Max-Pooling 2.1.3. Non-Linearity 2.2. Depth 2.3. Learning Algorithm 2.3.1. Gradient-Based Optimization 2.3.2. Dropout 2.4. Tricks to Increase Performance 2.5. Putting It All Together: AlexNet 2.6. Using Pre-Trained CNNs 2.6.1. Fine-Tuning 2.6.2. CNN Activations as Features 2.7. Improving AlexNet 3. CNN Flavors 3.1. Region-Based CNNs 3.2. Fully Convolutional Networks 3.3. Multi-Modal Networks 3.4.

概念 神经网络的深度和数据据体的深度(图像的通道数channels)要主要区分。 输入 1.得到一些数据，作为网络的输入。 2.在CNN中有filter，the size of filter is small。如上的filter为5*5，深度为3，这个3要在深度上穿过 输入数据的每一个位置，输入数据是三个通道； 3.filter 要完全覆盖输入数据的全部深度，用filter来和输入图像做卷积运算。 filter要在整个图像的空域范围内全部位置滑动，每一个位置filter和图像做点乘。这个filter是要学习的用W表示，我们也要学习这些filter，可以把filter看作是你的一堆W，然后在图像范围内滑动这个filter。 as folllows: $w^{T}x + b$ where w denotes the filter and x denotes the patch of input image, 大小是5*5*3的小区域。 激活图给出了每个空间位置出滤波器的反应，将5*5的filter在32*32的输入数据上滑动，得到了28*28的激活图。 hei = 32; wid = 32; stride = 1; count = 0; step1 = 0; step2 = 0; pathchSize = 5; for x = 1 + step1: stride : hei -

几何变换 几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有一阶和高阶插值。 插值算法感觉只要了解就可以了，图像处理中比较需要理解的还是空间变换。 空间变换 空间变换对应矩阵的 仿射变换 。一个坐标通过函数变换的新的坐标位置： 所以在程序中我们可以使用一个2*3的数组结构来存储变换矩阵： 以最简单的平移变换为例，平移（b1,b2）坐标可以表示为： 因此，平移变换的变换矩阵及逆矩阵记为： 缩放变换：将图像横坐标放大（或缩小）sx倍，纵坐标放大（或缩小）sy倍，变换矩阵及逆矩阵为： 选择变换：图像绕原点逆时针旋转a角，其变换矩阵及逆矩阵（顺时针选择）为： OpenCV中的图像变换函数 基本的放射变换函数： void cvWarpAffine( const CvArr* src,//输入图像 CvArr* dst, //输出图像 const CvMat* map_matrix, //2*3的变换矩阵 int flags=CV_INTER_LINEAR

例： 卷积公式： 卷积和卷积没有什么特别的关系，只是计算步骤比较像，成为卷积神经网络名字的由来。 感受野： 单个感觉神经元的感受野是感觉空间的特定区域(如体表或视野)，在这个区域内，刺激会改变神经元的放电。 卷积神经网络的感受野 卷积神经网络的基本结构 卷积神经网络的组成部分 卷积层+ReLU(Convolution) 池化层（Pooling） 全连接层(Full-connected) 卷积层 不同过滤器可检测不同特征。 卷积运算（二维）： 卷积步长(stride)： 滑动滤波器时每次移动的像素点个数 边缘扩充(addpad) ： Full: 刚开始相交进行卷积 Same：输入和输出保持不变的卷积 Valid: 在图像内进行卷积 如果我们有一个𝑛×𝑛的图像，使用𝑓×𝑓的卷积核进行卷积操作，在进行卷积操作之前我们在图像周围填充𝑝层数据，步幅为s。输出的维度为： 深度（卷积核个数）： 一个卷积层通常包含多个尺寸一致的卷积核 卷积核参数：可以通过训练得出 浅层卷积层：提取的是图像基本特征，如边缘、方向和纹理等特征 深层卷积层：提取的是图像高阶特征，出现了高层语义模式， 如“车轮”、“人脸”等特征 激活函数 Sigmoid激活函数 求导： ReLu激活函数 池化层 池化操作使用某位置相邻输出的总体统计特征作为该位置的输出，常用最大池化（max-pooling）和均值池化（average

论文原址: https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中，残差学习较大的提高了性能。本文提出了增强的深度超分辨网络（EDST）其性能超过了当前超分辨最好的模型。本文模型性能的大幅度提升主要是移除卷积网络中不重要的模块进行优化得到的。本文模型可以在固定训练步骤的同时，进一步扩大模型的尺寸来提升模型性能。本文同时提出了一个多尺寸超分辨系统(MDSR)及训练方法，该模型可以根据不同的放大稀疏构建高分辨率的图片。 介绍 单图像超分辨方法(SISR）主要是将低分辨率的单张图片 重构为高分辨率的图像 ，一般，低分辨率的图片 ，与原始的高分辨率图像 二者之间具有较强的条件限制。许多研究假定 为 的二三次采样得到的结果。在实际生活中，也可以考虑其他降级因素，比如，模糊，抽取或者噪声等等。 最近，深度网络改进超分辨中信噪比的峰值（PSNR）该值越大越好，参考 https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-06-8 ，然而，这些模型存在一些结构限制,首先，网络模型重建性能对结构的微小变化较为敏感，即相同的模型，通过不同的初始化及训练方法可以得到不同层次的性能。因此，在训练网络时，需要精心设计结构及较为固定的优化方法。

目录 前言 1、修改尺寸像素大小 2、修改图像存储大小 前言 生活中，报名一些考试，往往对提交的证件照的尺寸大小和存储大小有指定的要求，因此汇总整理一些常用方法。 1、修改尺寸像素大小 方法一：使用Windows系统自带的画图工具。 步骤一：首先选中需要修改的图像，鼠标右键该图像--编辑 步骤二：在画图中，选择【重新调整大小】 步骤三：可以在弹出的面板中选择像素，同时不勾选保持纵横比。将像素宽和高设为自己需要的值，另存为该图像即可。 方法二：使用Photoshop软件操作。 步骤一：使用Photoshop软件打开需要修改的图像。选中背景图层，按住快捷键【Ctrl+J】将背景图层复制一个图层。 步骤二：选中图层1，在菜单栏里找到【图像--图像大小】 步骤三：在弹出的对话框中，填入适当的像素大小即可，同时不要勾选【约束比例】。即可实现修改图像大小。 2、修改图像存储大小 有时候会遇到将图像按照规定的 像素尺寸 修改大小后，但是图像的存储空间依旧超出要求的大小，因此需要进一步修改存储空间大小。 步骤一：使用Photoshop打开需要修改的图像，选择【文件--存储为Web所用格式】 步骤二：在弹出的对话框中，选择JEPG图像格式，通过调整品质值，往小调，能够减小图像所占的存储空间。当前品质所占的存储空间大小如左下角所示。 来源： CSDN 作者： 工作使我快乐 链接： https:/

您可能知道， wordpress 为通过媒体库上传的所有图片创建了大量副本。这些附加图像会根据您的设置和其他因素生成各种尺寸的图像。一般来说，这可能完全没问题，但是如果您在站点上使用大量图片，但您的站点没有使用所有尺寸的图像，那多余的文件会占用您的磁盘空间。因此，为帮助您节省资源，消除浪费并保持运行状态尽可能轻巧，本文详细说明了禁用所有 WordPress 默认（或自定义）自动生成的图像。 了解如何禁用任何/所有 WordPress 自动生成的图像以为您的网站实现理想的配置。 为了更好地了解正在发生的事情及其重要性，我们将以我们的一个真实的网站作为例子。这个网站是我喜欢发布奇怪/启发/发现图像的地方。到目前为止，已经通过 WP 媒体库将 800 多个图像上传到该站点。因此，如果我没有采取措施阻止 WordPress 自动生成每个图像的多个副本，那么 800 个数字将更像数千个图像。 因此，以我们这个网站为例，让我们做一些快速数学运算。我们有一个 WordPress 网站，其中包含 800 张原始图片，每张图片平均大小约为 2MB。因此，总共 800 张原始图像的总体积约为 1,600 MB 或 1.6 GB。现在，让我们让 WordPress 完成其工作，并为每个图像创建各种尺寸的额外副本。从 WordPress 5.3 版开始，WordPress

Mobilenet V2在移动设备上比Mobilenet V1更快，但在桌面GPU上稍慢。 Single Shot MultiBox Detector SSD是一种速度很快，且识别率较高的物体检测模型。其借鉴了YOLO的 图像网格划分， 并简化了 基于 Region Proposal 方法的 faster r-cnn在21分类，同时整合faster r-cnn中anchor boxes实现multi-scale的思想。 缺点： 1.需要人工设置 prior box 的 min_size，max_size 和 aspect_ratio 值。网络中 prior box 的基础大小和形状不能直接通过学习获得，而是需要手工设置。而网络中每一层feature使用的prior box大小和形状恰好都不一样，导致调试过程非常依赖经验。 2.虽然采用了 pyramdial feature hierarchy 的思路，但是对小目标的recall依然一般，并没有达到碾压 Faster RCNN 的级别。作者认为，这是由于SSD使用 conv4_3 低级 feature 去检测小目标，而低级特征卷积层数少，存在特征提取不充分的问题。 网络大体结构 SSD网络包括两个部分，前面 用的是VGG16的前五层 基础网络，用于图像分类的标准网络，把VGG16后面分类的层全部删掉，