Augmentation d'image Python

1. Qu'est-ce que l'augmentation de l'image Python?
2. Qu'est-ce que l'augmentation du traitement d'image?
3. L'augmentation de l'image réduit-elle le sur-ajustement?
4. Qu'est-ce que l'augmentation de l'image CNN?

Qu'est-ce que l'augmentation de l'image Python?

IMGAUG est un package Python open source qui vous permet d'augmenter les images dans les expériences d'apprentissage automatique. Il fonctionne avec une variété de techniques d'augmentation. Il a une interface simple mais puissante et peut augmenter les images, les points de repère, les boîtes de délimitation, les cartes de chaleur et les cartes de segmentation.

Qu'est-ce que l'augmentation du traitement d'image?

L'augmentation des données d'image est le processus de génération de nouvelles versions transformées d'images de l'ensemble de données d'image donné pour augmenter sa diversité. Pour un ordinateur, les images ne sont qu'un tableau de nombres en deux dimensions. Ces nombres représentent des valeurs de pixels, que vous pouvez modifier de nombreuses manières pour générer de nouvelles images augmentées.

L'augmentation de l'image réduit-elle le sur-ajustement?

L'objectif d'un modèle ML est de classer correctement les données de formation à toutes les données de domaine problématique. C'est crucial - nous voulons que notre modèle prédise les résultats futurs en fonction des données qu'il n'a jamais vues auparavant. Les techniques d'augmentation des données sont utilisées pour empêcher le sur-ajustement.

Qu'est-ce que l'augmentation de l'image CNN?

L'augmentation des données d'image fait référence à la modification d'une image préexistante en apportant des modifications et en incluant la version modifiée dans l'ensemble de données de formation pour le réseau neuronal. Les changements peuvent être simples comme la rotation, la recadrage, le zoom, le retournement, etc.