码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

Deep Learning -- 数据增强

时间:2017-10-11 12:49:21      阅读:172      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:平面   输入   输入数据   space   ota   翻转   水平   nbsp   内容   

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)等,但需要注意,不要加入其它图像轮廓的噪音。在不同的任务背景下,我们可以通过图像的几何变换,使用一下一种或者多种组合数据增强变换来增加输入数据的量。
  1. 旋转|反射变换(Rotation/reflection):随机旋转图像一定角度;改变图像的内容朝向;
  2. 翻转变换(flip):沿这水平或者垂直方向翻转图像
  3. 缩放变换(zoom):按照一定的比例放大或者缩小图像
  4. 平移变换(shift):在图像平面上对图像以一定方式进行平移

数据增强的代码实现

 

Deep Learning -- 数据增强

标签:平面   输入   输入数据   space   ota   翻转   水平   nbsp   内容   

原文地址:http://www.cnblogs.com/fangpengchengbupter/p/7649627.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!