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預(yù)處理模塊簡介 hilens::Preprocessor類 硬件加速的預(yù)處理器 #include <media_process.h> 析構(gòu)函數(shù) ~Preprocessor() virtual hilens::Preprocessor::~Preprocessor() 父主題： 預(yù)處理
獲取海量開發(fā)者技術(shù)資源、工具 開發(fā)者計(jì)劃 使能開發(fā)者基于開放能力進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新 開發(fā)支持 專業(yè)高效的開發(fā)者在線技術(shù)支持服務(wù) 開發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證的知識服務(wù)中心 開發(fā)者活動 開發(fā)者實(shí)訓(xùn)、熱門活動專區(qū) 社區(qū)論壇 專家技術(shù)布道、開發(fā)者交流分享的平臺 文檔下載 AI平臺ModelArts文檔下載
概述圖像預(yù)處理的主要目的是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實(shí)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割、匹配和識別的可靠性。此處是通過創(chuàng)建LiteMat對象，在推理前對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，達(dá)到模型推理所需要的數(shù)據(jù)格式要求。流程如下：標(biāo)準(zhǔn)流程在這一
示例-預(yù)處理 預(yù)處理模塊示例如下所示： import hilens import cv2 import numpy as np def run(): # 構(gòu)造攝像頭 cap = hilens.VideoCapture() # 獲取一幀畫面,自帶攝像頭獲取圖像為YUV格式
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 新建數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)建模 新建業(yè)務(wù)指標(biāo)
對于NLPer來說，處理文本數(shù)據(jù)無疑是非常頭疼的，你可能需要寫正則表達(dá)式來清理數(shù)據(jù)，可能需要使用NLTK，SpaCy預(yù)處理文本，還可能需要用Gensim講文本向量化。而今天給大家推薦的Texthero，能夠很好的幫助大家進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理。Texthero 是一個(gè)開源的NLP工具包，旨在
傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理（如過濾、聚合）是否應(yīng)在MQTT客戶端完成？
數(shù)據(jù)探索的過程是根據(jù)數(shù)據(jù)特征，感知數(shù)據(jù)價(jià)值，并決定如何加工這些字段以發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的價(jià)值。1.數(shù)值類型在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，首先需要明確每個(gè)字段的數(shù)據(jù)類型。數(shù)值類型主要包含連續(xù)型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)。連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)的取值都是數(shù)值類型，其大小代表了對象的狀態(tài)。主要通過統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來反應(yīng)其分
前言 這一篇的內(nèi)容主要要講一點(diǎn)在深度學(xué)習(xí)的3D目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)中，我們都采用了哪些數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，主要講兩個(gè)方面的知識，第一個(gè)是representation，第二個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理內(nèi)容是數(shù)據(jù)增廣。 作為本篇博文的引言，我們先給一種博主制作的比較重要的3D檢測方法圖鑒，如下，就筆者的個(gè)人
預(yù)處理指令 本節(jié)介紹ecpg提供的預(yù)處理指令，用于處理宏定義、文件包含和條件編譯的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主題： 基于ecpg開發(fā)
數(shù)據(jù)建模 數(shù)據(jù)建模概述 多表級聯(lián)建模 新建維度 新建層次結(jié)構(gòu) 設(shè)置SET語句 父主題： 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理
預(yù)處理指令 本節(jié)介紹ecpg提供的預(yù)處理指令，用于處理宏定義、文件包含和條件編譯的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主題： 基于ecpg開發(fā)
PyTorch是一種深度學(xué)習(xí)框架，學(xué)習(xí)PyTorch需要掌握以下知識點(diǎn)：PyTorch基礎(chǔ)：包括PyTorch的張量、自動求導(dǎo)機(jī)制、模型構(gòu)建等基本概念和使用方法。深度學(xué)習(xí)算法：包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等基本的深度學(xué)習(xí)算法。數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)：包括數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)增
Engineering）特征工程是指在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征選擇、特征提取等操作，以獲得更加有用的特征，提高模型的精度和泛化能力的過程。特征工程旨在將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠理解和處理的形式，為模型提供更加有用的信息。在特征工程中，我們可以對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理、歸一化、縮放等操
預(yù)處理指令 本節(jié)介紹ecpg提供的預(yù)處理指令，用于處理宏定義、文件包含和條件編譯的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主題： 基于ecpg開發(fā)
預(yù)處理指令 本節(jié)介紹ecpg提供的預(yù)處理指令，用于處理宏定義、文件包含和條件編譯的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主題： 基于ecpg開發(fā)
構(gòu)造圖像預(yù)處理器 構(gòu)造并初始化一個(gè)預(yù)處理器,用于進(jìn)行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。如果失敗可以查看技能日志或輸出來定位錯(cuò)誤原因。 接口調(diào)用 static std::shared_ptr<Preprocessor> hilens::Preprocessor::Create()
構(gòu)造圖像預(yù)處理器 該接口用于構(gòu)造一個(gè)預(yù)處理器，用于進(jìn)行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。 接口調(diào)用 hilens.Preprocessor() 返回值 返回預(yù)處理器實(shí)例。 如果失敗則拋出一個(gè)CreateError。開發(fā)者可以在查看技能日志輸出。 父主題： 預(yù)處理模塊
機(jī)器學(xué)習(xí)過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟是非常重要的，對于建模人員而言，用于數(shù)據(jù)分析，預(yù)處理，特征工程的時(shí)間甚至?xí)嘤谀Ｐ痛罱ㄅc調(diào)優(yōu)的時(shí)間。常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、中心化、零均值化，以及獨(dú)特編碼。我通常是使用sklearn進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以歸一化為例，最常用的包是：from
transforms 歸一化處理】 pytorch 和 onnx 模型預(yù)處理示例【Python實(shí)現(xiàn)】 該預(yù)處理代碼特點(diǎn) PIL 讀取圖片 torchvision.transforms 進(jìn)行預(yù)處理【均值、歸一化】 預(yù)處理之后的 image
