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输入3和1通道输入到pytorch中的网络?

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  • Ryan  · 技术社区  · 7 年前

    我的数据集主要由3个通道图像组成,但我也有一些1个通道图像,是否可以训练一个同时接受3个通道和1个通道作为输入的网络?

    欢迎提出任何建议,提前谢谢。

    2 回复  |  直到 7 年前
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  •   iacolippo    7 年前

    您可以通过检查大小来检测灰度图像,并对3个通道应用一些转换。

    将图像从灰度转换为RGB似乎比简单地在通道上复制三次要好。

    你可以这么做 cv2.cvtColor(gray_img, cv.CV_GRAY2RGB) 如果你有 opencv-python 安装。

    如果您想要一个干净的实现,您可以扩展 torchvision.transform 有了新的 Transform 自动完成这项工作。

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  •   A.M    6 年前

    加载图像并将其转换为RGB:

    image = Image.open(path).convert('RGB')
    

    可以将此行添加到数据集的 __getitem__ 方法。它将灰度图像转换为RGB,并将彩色图像保留为RGB。