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：深度学习下的图像数据增强
在深度学习领域，对于数据量的要求是巨大的，在CV领域，我们通过图像数据增强对现有图像数据进行处理来丰富图像训练集，这样可以有效的泛化模型，解决过拟合的问题。 常用的图像数据增强方式有旋转图像 裁剪图像 水平或垂直翻转图像，改变图像亮度等，为了方便训练模型，我们通常会对数据进行归一化或者标准化以及将图片大小设置为一样。 下面我们分别通过opencv库 pytorch内置函数 tensorflow 内 ...
2020-10-25 18:15 0 1497 推荐指数：
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