文件名称:
基于像素梯度的深度学习：Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN）-源码
开发工具:
文件大小: 212kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-20
详细说明：Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN）
概述
一种新颖的基于像素梯度的CNN。
为CNN的输入制作“像素渐变数组” 。
与基于灰度图像的普通CNN相比，精度更高。
Pytorch实现为自定义的torchvision.transforms 。
像素渐变阵列
图像的梯度方向是图像处理中的基本组成部分之一，并且经典用于“定向直方图（HOG）功能”，这是最成功的描述符之一。 该存储库是将其带入深度学习领域的建议：
制作量化像素渐变的3维数组（=“像素渐变数组”）。
使用像素梯度阵列作为深度学习模型（例如CNN）的输入。
像素渐变阵列的生成总结如下。
评估
通过使用MNIST数据集进行图像分类。 有关更多详细信息，请参见demo_mnist.py。
结果
火炬实施
如何在pytorch模型中实现像素渐变阵列。
步骤1：必要的模块
import numpy as n
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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