Python中的图像增强技术

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高度学习卷积神经网络(CNN)时需絮状图像还还上能有效训练模型。通过更好的增强不不利于提高模型的性能,从而减少过度拟合。可用于分类和对象检测数据集的最流行的数据集具有数千到数百万个图像。

归纳是居于模型训练期间根据随后从未见过的数据进行评估模型的性能测试或验证。可能性 CNN 具有不变性,即使在不同大小,方向或不同照明下可见时,它也可还还上能对对象进行分类。随后,亲们 可还还上能获取图像的小型数据集,并通过放大或缩小,垂直或水平翻转它们或更改亮度来改变对象的大小。这样 ,亲们 可还还上能创建丰沛 、繁复的图像数据集。

在亲们 训练模型随后,可还还上能将图像增强用作预处

图像增强可还还上能从一小组图像中创建丰沛 多样的图像集,以进行图像分类,目标检测或图像分割。在仔细了解问题图片域随后,时需采用增加训练数据集大小的增强策略。

翻译 | 王文刚