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4.6 数据增强
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训练集包含1821幅图像,数量偏少,考虑到来自现实世界的图像,往往是在有限条件下拍摄的,有很大的局限性与差异性,模型应用过程中,往往面临各种外界干扰,例如不同的光影条件、角度方向、叶片位置、比例、亮度等。所以,用于训练的数据有多好,模型往往就有多好。 在数据规模较小时,通过数据增强技术,可以有效弥补数据集的不足,扩充数据量,改善数据分布,提升模型训练质量,即使对于大规模数据集,数据增强也是一种有效提升数据质量的手段。 常见的数据增强技术有:翻转(水平和垂直)、旋转、缩放、裁剪、平移、亮度变换和添加高斯噪声等。数据增强有离线与在线两种模式。离线模式一般适合小规模数据集,在数据预处理阶段完成全部变换,生成新的数据集,然后用于模型训练。在线模式一般适合大规模数据集,一边训练,一边进行数据增强变换。 值得指出的是,程序段P4.10实现的逻辑有三种,一是保持图像不变,二是只做水平翻转,三是只做垂直翻转,四是同时做水平和垂直翻转。
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2.4 数据包解析
4.11 DenseNet121模型预测
4.3 数据集观察
2.10 用Python解析数据包
4.7 划分数据集
5.5 获取URL参数
4.4 分类观察
2.9 ARP解析
3.7 下载图片
1.5 UDP
4.10 DenseNet121模型评估
4.1 数据集简介
1.10 IMAP POP3与SMTP
1.17 小结
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2.7 IPv4与IPv6控制头解析
2.8 HTTP解析
5.7 用户注册
4.8 DenseNet121模型定义
1.9 HTTP与HTTPS
2.2 捕获回环地址数据包
7.6 客户机发送数据
三天跑通深度学习框架【pytorch】入门到实战,计算机大佬从零到一系统教学!
7.7 数据增强
2.1 安装Wireshark
5.6 定义用户数据表
1.12 Python进程与线程
6.7 数据集分析
5.11 查询记录
1.13 Python Socket编程
最新python全栈开发(入门到放弃)【上篇】
5.8 JSON Web令牌
3.6 写入数据库
【中文语音版】Python for Everyone-世界上最受欢迎的编程课程
7.7 客户机接收数据
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2.6 UDP控制头解析
6.18 小结
1.1 准备开发环境