之前遇到的一些数据集，自己收集一下，归到一起使用方便，可能不是很全，持续更新汇总。。。1. Image Datasets — 图像数据集DatasetLinkMNISThttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/CIFAR-100http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.htmlImagenethtt...

深度学习之数据增强对于深度学习拿到数据时，有时候样本数据太少，这时候就需要增加数据，可以利用数据增强来做，数据增强可以有效减少过拟合，更好地使模型适用于新的样本，目的是增强模型的泛化能力。如何进行数据增强？比如拿到一张图片，可以通过随机裁剪，旋转、缩放和水平翻转等操作来生成多张相似的图像，这样样本就增加了。具体操作代码import numpy as npfrom keras.prepro...

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1.人脸模糊人脸模糊是一种计算机视觉方法，用于匿名化图像和视频中的人脸，保护身份隐私。思路：输入视频或图像检测出图像中的人脸提取面部感兴趣区域ROI使面部模糊化返回结果，覆盖原图中的区域并显示2.代码环境：win10pycharmanaconda3python3.7opencv4.2.0对于OpenCV尽量用最新版本，可参考这篇仅一个命令行简单快速安装：ht...

卷积神经网络图像尺寸预处理-----图像裁剪（保持纵横比）在全卷积网络（FCN）中可以输入任意大小的图像尺寸，但卷积网络（CNN）中就不是这样了，在CNN是有卷积层和全连接层。首先我们知道卷积层对输入的图像尺寸是没有限制的，而全连接层就对输入的图像像有要求了。因为全连接层输入向量的维数对应其层的神经元个数，如果输入向量的维数不固定，那么全链接的权值参数的数量也是不固定的，这样网络就是变化的，无法.

卷积神经网络图像尺寸预处理-----图像裁剪（保持纵横比）在全卷积网络（FCN）中可以输入任意大小的图像尺寸，但卷积网络（CNN）中就不是这样了，在CNN是有卷积层和全连接层。首先我们知道卷积层对输入的图像尺寸是没有限制的，而全连接层就对输入的图像像有要求了。因为全连接层输入向量的维数对应其层的神经元个数，如果输入向量的维数不固定，那么全链接的权值参数的数量也是不固定的，这样网络就是变化的，无法.

环境是：Python 3.6opencv-python-3.4.4.19缺少了一个安装包解决办法：1.补一个包 opencv-contrib-pythonpip3 install opencv-contrib-pythonCollecting opencv-contrib-pythonDownloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/pa...