深度学习之图像的数据增强
在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...
原文：深度学习中的数据增强技术（一）
数据增强的原理 在深度学习中，一般要求样本的数量要充足，样本数量越多，训练出来的模型效果越好，模型的泛化能力越强。但是实际中，样本数量不足或者样本质量不够好，这就要对样本做数据增强，来提高样本质量。 在图像分类任务中，对于输入的图像进行一些简单的平移 缩放 颜色变换等，不会影响图像的类别。 如下两图，虽然做了变换，但不影响被识别成狗狗。 原始图片： 转换后图 对于图像类型的训练 数据，所谓的数据 ...
2019-02-21 15:11 0 1954 推荐指数：
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