使用數據增強加強圖像辨識準確率

數據增強

數據增強(Data Augmentation)是一種在不增加真實數據的情況下,通過對現有數據進行變化來增加數據集大小的方法。
請參見: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/ImageDataGenerator
常見的數據增強技術包括:

  • 尺度變換: 對圖像進行放大或縮小。
  • 旋轉: 對圖像進行旋轉。
  • 平移: 對圖像進行平移。
  • 剪裁: 對圖像進行剪裁。
  • 翻轉: 對圖像進行水平或垂直翻轉。
  • 調整亮度: 對圖像的亮度進行調整。
  • 調整對比度: 對圖像的對比度進行調整。

通過使用這些技術,可以從現有的數據集中生成新的數據,以增加數據集的大小

使用數據增強的範例 – 使用ImageDataGenerator

以下為一個簡單範例

數據增強範例2 – 載入圖片decode_jpeg後隨機改變圖像

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