原始image种类,分了几个集?

原始image（图像）种类根据不同的分类标准而有所不同，一般可以根据图像的颜色模式、像素数量、压缩方式、色深、分辨率等因素进行分类。目前常见的原始图像类型有以下几类：

1.位图（Bitmap）：在计算机中，位图是用像素来表示图像的一种格式。在位图中，每一个像素点的颜色都可以通过RGB三种颜色来表示。

2.矢量图（Vector）：矢量图是用数学上的直线、曲线、多边形等几何图形来表示的图像。矢量图具有无限的放缩性，其图像无论放大或缩小都不会失真。

3.半色调图（Halftone）：半色调图是将原始图像以一定的规律划分成等大小的点，这些点通过大小、色彩的变化来还原原始图像的一种格式。

4.灰度图（Grayscale）：灰度图是指图像中每个像素点的颜色由亮度大小来决定的图片，有时也称为黑白照片。

5.真彩图（Truecolor）：真彩图是指每个像素点可以用红、绿、蓝三种原色排列组合成的所有颜色进行表示的图片，也称为彩色照片。

总的来说，原始图像种类有很多，以上只是其中的几种。同时，每种图像种类还可以再细分为不同的集合，如黑白图、彩色图等，具体视应用场景而定。

相关问题

Excel表格怎么根据表格的第一列分类保存成其他几个表

您可以使用 Excel 的筛选功能和宏来实现根据表格的第一列分类保存成其他几个表的操作。以下是具体步骤：

1. 首先，在 Excel 中选中整个表格，点击“数据”选项卡，选择“筛选”功能，然后选择“高级筛选”。

2. 在弹出的高级筛选对话框中，选择“复制到其他位置”选项，并在“列表区域”中输入表格的范围，然后在“条件区域”中输入第一列的标题和选定的分类，例如：


3. 点击“确定”按钮，您将得到一个新的表格，其中仅包含您所选定的分类。请注意，新表格中的第一行将包含原始表格的标题。

4. 接下来，您可以将此新表格保存为新的 Excel 文件。请点击“文件”选项卡，选择“另存为”，然后选择“Excel 工作簿”格式并输入文件名称。

5. 如果您需要将多个分类保存为多个文件，您可以使用宏来自动化此过程。请按下“Alt + F11”键，打开 Visual Basic 编辑器，然后选择“插入”选项卡并选择“模块”。

6. 在新的模块中，您可以编写以下宏代码，该代码将分类保存为单独的文件：

   Sub SaveAsSeparateFiles()
       Dim category As Range
       Dim sheet As Worksheet
       Dim fileName As String
       
       Set sheet = ActiveSheet
       
       For Each category In sheet.Range("A2:A" & sheet.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row).SpecialCells(xlCellTypeVisible)
           sheet.AutoFilterMode = False
           sheet.Range("A1").AutoFilter Field:=1, Criteria1:=category.Value
           fileName = category.Value & ".xlsx"
           sheet.Copy
           ActiveWorkbook.SaveAs fileName
           ActiveWorkbook.Close
       Next category
       
       sheet.AutoFilterMode = False
   End Sub

7. 保存宏，然后关闭 Visual Basic 编辑器。回到您的 Excel 表格中，按下“Alt + F8”键，选择“SaveAsSeparateFiles”宏并点击“运行”按钮。

8. 此宏将遍历您的表格中的每个分类，并将其保存为单独的 Excel 文件。请注意，宏将使用每个分类的名称作为文件名。

希望这些步骤可以帮助您根据表格的第一列分类保存成其他几个表。

Transformer分类任务

Transformer分类任务是指使用Transformer模型进行图像分类的任务。Transformer模型已经成为自然语言处理领域的主流模型，并在最近几年开始在计算机视觉领域得到应用。传统的卷积神经网络在视觉任务中表现出色，但Transformer模型的引入为图像分类带来了新的思路和改进。通过将图像切割成一个个图像块并将其序列化，Transformer模型可以对图像进行分类。这种方法在对大量数据进行预训练后，在多个中型或小型图像识别数据集上取得了出色的结果，并且所需的计算资源也大大减少。Vision Transformer(ViT)是一种用于分类任务的改进Transformer模型，通过在原始Transformer模型上进行适当的修改和调整，使其适用于图像分类任务。ViT的结构可以参考相关文献，如《Vision Transformers for Remote Sensing Image Classification》。在实际应用中，可以使用Keras等深度学习框架来实现Transformer模型进行图像分类任务。例如，可以使用Keras的layers模块导入模型，使用tensorflow_addons进行一些加速操作，然后通过对数据集进行训练和验证，来评估模型的性能和效果。详细的实现方法可以参考相关的代码和文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Keras构建用于分类任务的Transformer（Vision Transformer/VIT）](https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/119963986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [使用transformer进行图像分类](https://blog.csdn.net/weixin_40920183/article/details/119723356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *4* [Swin Transformer实战：timm中的 Swin Transformer实现图像分类（多GPU）。](https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/81895764)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]