深度學習之圖像的數據增強
在圖像的深度學習中，為了豐富圖像訓練集，更好的提取圖像特征，泛化模型（防止模型過擬合），一般都會對數據圖像進行數據增強， 數據增強，常用的方式，就是旋轉圖像，剪切圖像，改變圖像色差,扭曲圖像特征，改變圖像尺寸大小，增強圖像噪音（一般使用高斯噪音，鹽椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...
原文：深度學習下的圖像數據增強
在深度學習領域，對於數據量的要求是巨大的，在CV領域，我們通過圖像數據增強對現有圖像數據進行處理來豐富圖像訓練集，這樣可以有效的泛化模型，解決過擬合的問題。 常用的圖像數據增強方式有旋轉圖像 裁剪圖像 水平或垂直翻轉圖像，改變圖像亮度等，為了方便訓練模型，我們通常會對數據進行歸一化或者標准化以及將圖片大小設置為一樣。 下面我們分別通過opencv庫 pytorch內置函數 tensorflow 內 ...
2020-10-25 18:15 0 1497 推薦指數：
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