圖像數據增強 (Data Augmentation in Computer Vision)
1.1 簡介 深層神經網絡一般都需要大量的訓練數據才能獲得比較理想的結果。在數據量有限的情況下，可以通過數據增強（Data Augmentation）來增加訓練樣本的多樣性， 提高模型魯棒性，避免過擬合。 在計算機視覺中，典型的數據增強方法有翻轉（Flip），旋轉（Rotat ），縮放 ...
原文：Tensorflow實現圖像數據增強（Data Augmentation）
在我們處理有關圖像的任務，比如目標檢測，分類，語義分割等等問題當中，我們常常需要對訓練集當中的圖片進行數據增強 data augmentation ,這樣會讓訓練集的樣本增多，同時讓神經網絡模型的泛化能力更強。在進行圖片的數據增強時，我們一般會對圖像進行翻轉，剪裁，灰度變化，對比度變化，顏色變化等等方式生成新的訓練集，這就是計算機視覺當中的數據增強。我們來看看使用圖像增強的手段，對一個貓狗圖像分類 ...
2020-07-16 14:13 1 3150 推薦指數：
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