Dataset之DA:数据增强(Data Augmentation)的简介、方法、案例应用之详细攻略
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数据集增强主要是为了减少网络的过拟合现象,通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络,更好的适应应用场景。
1、数据增强常用的方法—特殊四法之对抗网络模型
1、常用的数据增强方法有:
1、图片数据增强应用案例
Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集简介、下载、使用方法(包括数据增强)之详细攻略
Dataset之图片数据增强:基于TF实现图片数据增强(原始的训练图片reshaped_image→数据增强→distorted_image(训练时直接使用))
Dataset之图片数据增强:设计自动生成汽车车牌图片算法(cv2+PIL)根据指定七个字符自动生成逼真车牌图片数据集(带各种噪声效果)
Dataset之图片数据增强:设计自动生成(高级封装之命令行解析实现)汽车车牌图片算法(cv2+PIL+argparse)根据随机指定七个字符自动生成逼真车牌图片数据集(带各种噪声效果)
Dataset之图片数据增强:设计自动生成(高级封装之命令行解析实现)汽车车牌图片算法(cv2+PIL+argparse)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片(自然场景+各噪效果+对应txt说明文档)
Dataset之图片数据增强:设计自动生成汽车车牌图片算法(cv2+PIL)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果)可视化
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