ランダムな畫像トリミングに複數(shù)の Numpy スライスを効率的に使用する
概要:
機(jī)械學(xué)習(xí)とコンピューター ビジョンアプリケーションでは、畫像のトリミングは、モデルのトレーニングまたは推論の前に畫像を前処理するための重要なタスクです。トリミングは、関連する関心領(lǐng)域を抽出し、大きな畫像を処理する際の計(jì)算の複雑さを軽減するのに役立ちます。
効率的なトリミング アプローチ:
質(zhì)問(wèn)に示されているように、ループベースのトリミング方法は、大規(guī)模なデータセットの場(chǎng)合、計(jì)算効率が低くなります。これに対処するために、numpy の高度なインデックス作成と strided ベースのメソッドを利用できます。
Strided ベースのメソッドの活用:
Numpy の np.lib.stride_tricks.as_strided 関數(shù)を使用すると、strided を抽出できます。データをコピーせずに配列を表示します。この手法を scikit-image の view_as_windows 関數(shù)と組み合わせると、入力畫像配列上にスライディング ウィンドウを作成できます。
スライディング ウィンドウの説明:
view_as_windows は、入力にビューの配列を作成します。配列。各ビューはスライディング ウィンドウを表します。 window_shape 引數(shù)は、スライディング ウィンドウの形狀を指定します。スライドさせたくない軸に 1 を渡すことで、シングルトン ディメンションを作成できます。これに後でインデックスを付けて、必要なトリミングされたウィンドウを取得できます。
コードの実裝:
次のコードは、スライディング ウィンドウを使用した効率的なトリミング アプローチを示しています。
<code class="python">from skimage.util.shape import view_as_windows # Get sliding windows w = view_as_windows(X, (1, 16, 16, 1))[..., 0, :, :, 0] # Index and retrieve specific windows out = w[np.arange(X.shape[0]), x, y] # Rearrange format out = out.transpose(0, 2, 3, 1)</code>
このコードは、畫像ごとにランダムな (x_offset, y_offset) ペアを効率的に生成し、対応する 16x16 のトリミングを形狀の配列 (4, 16, 16, 3) 不必要なメモリ オーバーヘッドを発生させることなく。
以上がNumPy スライスを使用してランダムな畫像パッチを効率的にトリミングするにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
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