Berikut ialah beberapa alat penghirisan AI yang popular: TensorFlow DataSetPyTorch DataLoaderDaskCuPyscikit-imageOpenCVKeras ImageDataGenerator
Nowa Senarai alat penghirisan
Alat penghirisan Kecerdasan Buatan (AI) ialah perisian komputer yang membantu pengguna memecahkan data imej yang besar kepada kepingan atau kepingan yang lebih kecil dan mudah diurus. Berikut ialah gambaran keseluruhan alat penghirisan AI popular yang tersedia hari ini:1. Set data TensorFlow DataSet. Ia menyediakan pelbagai kaedah penghirisan, termasuk penghirisan rawak, penghirisan berurutan, dan penghirisan tersuai.
2. PyTorch DataLoaderPyTorch DataLoader adalah serupa dengan TensorFlow DataSet, tetapi ia direka untuk rangka kerja PyTorch. Ia juga menyokong pelbagai pilihan penghirisan dan menyediakan keupayaan batching dan prefetching untuk meningkatkan kecekapan latihan.
3. DaskDask ialah rangka kerja pengkomputeran selari yang boleh digunakan untuk menghiris set data yang besar. Ia menyediakan API penghirisan yang membolehkan anda membahagikan set data anda dengan mudah kepada sekatan yang berbeza dan memprosesnya secara selari.
4. CuPyCuPy ialah perpustakaan berasaskan NumPy yang memanfaatkan keupayaan pemprosesan selari GPU. Ia menyediakan pengendali penghirisan yang membolehkan anda memotong data imej besar dengan cekap kepada ketulan yang lebih kecil.
5. scikit-imagescikit-image ialah perpustakaan Python untuk pemprosesan imej. Ia menyediakan beberapa fungsi menghiris, termasuk menghiris imej, membahagikan imej dan mengekstrak kawasan imej.
6. OpenCVOpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer yang menyediakan pelbagai fungsi pemprosesan imej, termasuk operasi penghirisan. Ia menyokong pelbagai kaedah penghirisan, termasuk penghirisan segi empat tepat, penghirisan bulat dan penghirisan poligon sewenang-wenangnya.
7. Keras ImageDataGeneratorKeras ImageDataGenerator ialah sebahagian daripada rangka kerja Keras dan digunakan untuk menjana, mempraproses dan menghiris data imej untuk pengelasan imej dan tugas pengesanan objek. Ia menawarkan pelbagai pilihan penghirisan, termasuk flipping rawak, putaran dan penskalaan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah alat penghirisan AI semasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Di Python, walaupun tidak ada kata kunci akhir terbina dalam, ia boleh mensimulasikan kaedah yang tidak dapat dilalui melalui penulisan semula nama, pengecualian runtime, penghias, dan lain-lain. 2. Hakim jenis pemanggil dalam kaedah dan buang pengecualian untuk mencegah penetapan semula subclass; 3. Gunakan penghias tersuai untuk menandakan kaedah sebagai muktamad, dan periksa ia digabungkan dengan metaclass atau penghias kelas; 4. Tingkah laku boleh dikemas sebagai sifat harta untuk mengurangkan kemungkinan diubahsuai. Kaedah ini memberikan pelbagai perlindungan, tetapi tidak satu pun dari mereka menyekat tingkah laku liputan.

Ifelse adalah infrastruktur yang digunakan dalam Python untuk penghakiman bersyarat, dan blok kod yang berlainan dilaksanakan melalui kesahihan keadaan. Ia menyokong penggunaan ELIF untuk menambah cawangan apabila penghakiman pelbagai syarat, dan lekukan adalah kunci sintaks; Jika num = 15, program itu mengeluarkan "nombor ini lebih besar daripada 10"; Sekiranya logik tugasan diperlukan, pengendali ternary seperti status = "dewasa" ifage> = 18else "kecil" boleh digunakan. 1. Ifelse memilih laluan pelaksanaan mengikut keadaan yang benar atau palsu; 2. ELIF boleh menambah pelbagai cawangan keadaan; 3. Indentasi menentukan pemilikan kod, kesilapan akan membawa kepada pengecualian; 4. Operator Ternary sesuai untuk senario tugasan mudah.

Fungsi tulen dalam Python merujuk kepada fungsi yang sentiasa mengembalikan output yang sama tanpa kesan sampingan yang diberikan input yang sama. Certinya termasuk: 1. Determinisme, iaitu, input yang sama selalu menghasilkan output yang sama; 2. Tiada kesan sampingan, iaitu, tiada pembolehubah luaran, tiada data input, dan tiada interaksi dengan dunia luar. Sebagai contoh, Defadd (a, b): Returna B adalah fungsi tulen kerana tidak kira berapa kali menambah (2,3) dipanggil, ia sentiasa mengembalikan 5 tanpa mengubah kandungan lain dalam program ini. Sebaliknya, fungsi yang mengubahsuai pembolehubah global atau menukar parameter input adalah fungsi bukan tujuan. Kelebihan fungsi tulen adalah: lebih mudah untuk diuji, lebih sesuai untuk pelaksanaan serentak, hasil cache untuk meningkatkan prestasi, dan boleh dipadankan dengan baik dengan alat pengaturcaraan berfungsi seperti MAP () dan penapis ().

Mengurangkan sesuai untuk operasi agregasi seperti pengumpulan, pengiraan faktorial, dan sebagainya; Penggunaannya adalah untuk memproses objek yang boleh dimakan melalui fungsi pengumpulan. 1. Fungsi ini mesti menerima dua parameter dan menggabungkan unsur -unsur dalam urutan; 2. Nilai awal pilihan mengelakkan kesilapan senarai kosong; 3. Ia sering digunakan dalam operasi aritmetik, splicing rentetan dan senario lain; 4. Logik kompleks perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan.

Membaca fail JSON boleh dilaksanakan di Python melalui modul JSON. Langkah -langkah khusus adalah: Gunakan fungsi terbuka () untuk membuka fail, gunakan json.load () untuk memuatkan kandungan, dan data akan dikembalikan dalam bentuk kamus atau senarai; Jika anda memproses rentetan JSON, anda harus menggunakan json.loads (). Masalah biasa termasuk kesilapan laluan fail, format JSON yang salah, masalah pengekodan dan perbezaan jenis data. Perhatikan ketepatan laluan, format kesahihan, tetapan pengekodan, dan pemetaan nilai boolean dan null.

Di Python, menggunakan gelung untuk fungsi julat () adalah cara biasa untuk mengawal bilangan gelung. 1. Gunakan apabila anda mengetahui bilangan gelung atau perlu mengakses elemen dengan indeks; 2. Julat (berhenti) dari 0 hingga Stop-1, julat (mula, berhenti) dari awal hingga berhenti-1, julat (mula, berhenti) menambah saiz langkah; 3. Perhatikan bahawa julat tidak mengandungi nilai akhir, dan mengembalikan objek yang boleh diperolehi daripada senarai dalam Python 3; 4. Anda boleh menukar ke senarai melalui senarai (julat ()), dan gunakan saiz langkah negatif dalam urutan terbalik.

Cara yang paling langsung untuk membuat perbandingan rentetan kes tidak sensitif dalam python adalah menggunakan .lower () atau .upper () untuk membandingkan. Sebagai contoh: str1.lower () == str2.lower () boleh menentukan sama ada ia sama; Kedua, untuk teks berbilang bahasa, disyorkan untuk menggunakan kaedah casefold yang lebih teliti (), seperti "Stra?" .Casefold () akan ditukar kepada "strasse", sementara .lower () boleh mengekalkan watak -watak tertentu; Di samping itu, ia harus dielakkan untuk digunakan == perbandingan secara langsung, melainkan jika kes disahkan konsisten, mudah untuk menyebabkan kesilapan logik; Akhirnya, semasa memproses input pengguna, pangkalan data atau padanan