To handle the network structure we have to operate a pair of images wi的简体中文翻译

To handle the network structure we

To handle the network structure we have to operate a pair of images with 6 channels (a pair of RGB images). Therefore, if original pair consists of a grayscale and a color images we convert RGB image into grayscale and then treat these grayscale pair as a color one. The ratio of grayscale and color images is 5% per object landmark. As proposed deep network was pretrained on the images in a normal orientation, we automatically rotate images in our training dataset to the normal orientation using EXIF information. Finally, we resize images to 227 227 pixels size without cropping and put it as input for a neural network that we propose.
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为了处理网络结构,我们必须操作一对具有6个通道的图像(一对RGB图像)。因此,如果原始对由灰度和彩色图像组成,我们将RGB图像转换为灰度,然后将这些灰度对视为彩色一对。每个对象界标的灰度图像和彩色图像的比率为5%。由于建议的深度网络以正常方向在图像上进行了预训练,因此我们会使用EXIF信息将训练数据集中的图像自动旋转到正常方向。最后,我们将图像调整为227 227像素大小而没有裁剪,并将其作为我们提出的神经网络的输入。
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要处理网络结构,我们必须操作一对带有 6 个通道的图像(一对 RGB 图像)。因此,如果原始对由灰度和彩色图像组成,我们将 RGB 图像转换为灰度,然后将这些灰度对视为颜色对。灰度和彩色图像的比例是每个对象地标的 5%。由于建议的深度网络是在正常方向上对图像进行预训的,因此我们使用 EXIF 信息自动将培训数据集中的图像旋转到正常方向。最后,我们将图像大小调整为 227 227 像素大小,而无需裁剪,并将其作为我们建议的神经网络的输入。
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为了处理网络结构,我们必须操作一对具有6个通道的图像(一对RGB图像)。因此,如果原始图像对由灰度和彩色图像组成,我们将RGB图像转换为灰度,然后将这些灰度对视为彩色图像对。灰度图像和彩色图像的比例是5%,每个物体的地标。由于所提出的深度网络是在正常方向的图像上进行预训练的,我们利用EXIF信息自动地将训练数据集中的图像旋转到正常方向。最后,我们调整图像大小到227 227像素大小而不进行裁剪,并将其作为我们提出的神经网络的输入。
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