图像数据增强方法一览（附python代码）-低调大师

图像数据增强方法一览（附python代码）

2018-09-24 666

在图像分类任务中，图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容，总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习如何增加训练数据集的大小，通过有限或少量数据来训练获得具有鲁棒性的卷积网络模型。
这项研究要求列出我们可以想到的所有图像增强方法，并列举出所有这些组合，以尝试和改善图像分类模型的性能。那么，能够想到的一些最简单的增强方法有翻转、平移、旋转、缩放，分离单个r、g、b三个颜色通道以及添加噪声。更激动人心的增强方法是比较热门的使用生成对抗网络模型，有时交替使用遗传算法和生

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java 实现支持向量机

https://github.com/kevin0016/java-SVM

2018-09-25

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前言：之前写了一篇“使用C#创建windows服务”，https://www.cnblogs.com/huangwei1992/p/9693167.html，然后有博友给我推荐了一个开源框架Topshelf。写了一点测试代码，发现Topshelf框架确实在创建windows服务上非常好用，于是就对我之前的代码进行了改造。开发流程： 1.在不使用Topshelf框架的情况下，我们需要创建Windows服务程序，在这里我们只需要创建一个控制台程序就行了 2.添加引用使用程序安装命令： Install-Package Topshelf 直接在NuGet包管理器中搜索Topshelf，点击安装即可： 3.新建核心类CloudImageManager 主要方法有三个：LoadCloudImage、Start、Stop，直接贴代码 /// <summary> /// 功能描述：卫星云图下载管理器 /// 创建者：Administrator /// 创建日期：2018/9/25 14:29:03 /// 最后修改者：Administrator /// 最后修改日期：2...

2018-09-26

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