计算机视觉PyTorch迁移学习 - （二）
3.PyTorch实现迁移学习文件目录3.1数据集预处理这里实现一个蚂蚁与蜜蜂的图像分类，用到的数据集data下载dataset.pyfrom torchvision import datasets, transforms import torch train=transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), # 随机裁剪一...
计算机视觉PyTorch迁移学习 - （一）
如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模....
计算机视觉PyTorch实现风格迁移
神经网络风格迁移它主要是通过神经网络，将一幅艺术风格画（style image）和一张普通的照片（content image）巧妙地融合，形成一张非常有意思的图片。大白话说，图像往往由风格与内容组成，比如我们常常说画家的画风是怎么样的，毕加索的画风、动漫的画风。风格迁移就是保留一张图片的内容（物体，人物）,用另一张图片的色彩画图风格去填充。风格迁移原理在介绍原理之前先普及一个知识点：通常将图像输....
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