常用9类图像数据增强处理方法(可应用于图像分类、目标检测等场景)-附Python源码
本文将分享下我做图像识别项目工作过程中常用的关于图像分类数据处理方法,如有不当之处,欢迎大家指正。 图像数据增强 我们做项目过程中,经常会遇到某些类的图像数据出现严重不足,比如低于10
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目标检测是计算机视觉中比较简单的任务,用来在一张图篇中找到某些特定的物体,目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类,同时要求我们标出这些物体的位置。其中类别是离散数据,位置是连续数据。 目
1.1 对阴影的处理 基于阈值的分割,是在以某个阈值T,对图像进行分割。分割时由于拍摄时图像阴影处导致分割不理想,结果虽然达到理想预期。但是二值化后的结果以阴影部分外围与图像融合,导致再
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干货满满~阿里天池目标检测保姆级教程_鱼一一的博客-CSDN博客
google官方efficientdet网络训练自己数据集步骤以及问题解决 1、谷歌官方代码网址,github上有各种版本的,建议使用官方的不会出现什么问题。 https://github.com/google/
在图像识别任务中,裁剪是一种比较常用的数据增强方法。通过numpy对图像数组进行截取就可以实现裁剪的功能。 对于像目标检测这类带标注框的图像识别任务,裁剪要确保目标不被裁掉,另外,还要更
前言 这篇论文的原题目叫《Orthogonal Subspace Projection Using Data Sphering and Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition for Hyperspe
之前在有位博主的DeblurGANv2教程的页面下留了言,很多小伙伴来私信我: config.yaml怎么调参数?predict.py和train.py需要怎么修改? 之前只跑了pre
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