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我的网络模型是将原始尺寸的大小重采样为128*128的模型进行训练，如何在原始尺寸大小的影像上训练
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丨封尘绝念斩丨 2022-03-09 21:17关注把网络输入的第一层改成你图片的大小，但是不建议这样，模型选择128*128是有原因的，图像太大了要求内存很高，不一定电脑能支持。
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- 2020-04-12 02:17回答 2 已采纳 这个很简单，比如说语音识别，需要很低的采样率就可以了，高了增加了数据量，毫无用处。 采样你可以拿图片的分辨率类比。 比如说照相机拍出来的照片是4000x3000，12Mp的分辨率。 你现在要上传
- 2023-02-07 15:50回答 2 已采纳 回答不易，求求您采纳点赞哦 寻找连续采样中的波峰可以使用很多不同的数学方法，例如自相关、指数平滑移动平均线等。你也可以考虑将这些数据输入到一个机器学习模型中，让它自动找出相关的趋势和波峰。在选择方
- 2022-08-02 11:40回答 1 已采纳 代码没有，无法评价你已经说了线程了，如果使用线程，线程和UI本身是分开的不会因为你UI操作影响线程（当然windows线程调度的不确定性也的确会让线程不太精准，但是一般会有70ms的上下范围） 另外一
- 2022-08-30 22:40胖墩会武术的博客 33、在原图像上，用矩形画出《四个数字一组》，并在原图上显示所有的匹配结果 import cv2 # opencv 读取图像默认为BGR import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib显示图像默认为RGB import numpy as np def sort...
- 2018-12-27 11:35回答 3 已采纳 问题已经解决，是使用的编码库默认接收的是G711/G726数据，而我直接传入的是PCM格式的原始数据，导致编码异常，经修改后 8K/16K下都能正常编码出AAC格式数据，关于采样点数不够，是会影响音频
- 2021-08-09 21:52回答 1 已采纳 prng = pd.period_range('2016-1','2016-12',freq = 'M') ts = pd.Series(np.arange(len(prng)), index = p
- 2022-03-01 08:57回答 1 已采纳 !好像上面是两种不同的方法；我换了一种方式，先过采样，再下采样也解决了问题，代码如下： from imblearn.over_sampling import SMOTE smote = SMOTE(s
- 2023-10-28 14:03宋SCP的博客 在极低的码率下，保证图像重建的质量。LRλD通常L是损失函数，R是码率，D是重建后与原图的失真，λ 是控制率失真权衡的系数。
- 2021-10-29 09:59回答 1 已采纳 假设信号的时间是t信号是y y1 = movstd(y,20); y2 = y1>1.5*y1(1); p = find(y2); q = p(1); r = find(min(y)==y) t
- 2022-04-07 15:14回答 3 已采纳 传统上电话的语音采样率主要是为 8 kHz，如果采用16kHz的采样率，则采样频率提高一倍。根据奈奎斯特定理可知，采样率必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍，才能保证信号不失真。而人声的频率是：男
- 2022-07-22 17:19回答 2 已采纳 理论上模型一样的情况下，16k采样率的数据天然比8k效果会更好，训练的模型效果也会更好。但是如果是将8k的录音上采到16k，在走同样的模型，那么就不一定会更好了。不过一般来说更大的采样率可以搭配更深的
- 2024-07-05 11:30程序员晓晓的博客 今天我将给大家分享一下 AI绘画 Stable Diffusion 的玩法，这是一种在图像中指定区域进行修改和修复的技术。它允许用户选择图像的某个部分进行重新绘制，而不影响图像的其他部分。这在图像修复、编辑和创作中非常...
- 2011-09-13 17:35回答 1 已采纳 Change: imagecopy($image, $hotlink, $img_paste_x, $img_paste_y, 0, 0, $hw, $hh); to: imageco
- 2023-09-25 18:07优雅的心情的博客 图像平移是将图像中的所有像素点按照给定的平移量进行水平或垂直方向上的移动。绍常见的图像几何变换，包括图形平移、图像缩放、图像旋转、图像镜像、图像仿射、图像透视等。图像几何变换不改变图像的像素值，在图像...
- 2023-05-14 15:45蔡斯达纳的博客 Albumentations图像增强库中所有图像增强方法的记录。
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3月9日
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