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吃鸡挂购买网站 「Coovally」强大工具-图像增强篇

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图像增强是图像处理的最基本手段, 它往往是各种图像分析与处理时的预处理过程。图像增强就是增强图像中用户感兴趣的信息, 其主要目的有两个:

1. 改善图像的视觉效果, 提高图像成分的清晰度;

2. 使图像变得更有利于计算机处理。

大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。 图像增强在对训练图像进行一系列的随机变化之后,生成相似但不同的训PUBG辅助练样本,从而扩大了训练集的规模。

此外,应用图像增强的原因是,随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。

例如,我们可以以不同的方式裁剪图像,使感兴趣的对象出现在不同的位置,减少模型对于对象出现位置的依赖。 我们还可以调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度。

本文将基于Coovally工具箱介绍常用的图像增强方法,Coovally 提供5类增强工具且每种增强方式包含多个子增强方式。用户使用图像增强工具(图像平滑处理,图片增强处理,色彩空间转换,边缘检测)可预览、对比和下载不同增强方式的增强图,辅助用户选择最优的增强方式增强样本集。

此外还提供了图像样本增强,用户可直接增强数据集并下载增强数据集。

首先,进入跑码地Coovally(https://www.coovally.com/)官网页面,点击菜单栏中的“工具”。

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进入“工具”界面后,点击“增强工具”即可预览图像增强的不同效果。

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图像增强操作步骤:

Step 1:点击某种具体的图像增强工具打开增强页面

Step 2:上传待增强图像

Step 3:选择增强方式并设置参数

Step 4:点击开始XX

Step 5:预览&对比&下载增强图片

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注意:

此入口为查看增强效果示例,仅可处理单张图片,如需在建模时对整个数据集进行增强,则应在“实验参数”中进行设置,如下图所示:

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点击“增强算法”后,可选择需要进行图片增强的数据集进行不同的图片增强处理,如下图所示:

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图像样本增强操作步骤:

Step 1:点击图像样本增强工具打开图像样本增强页面

Step 2:上传样本集

Step 3:上传样本集标签

Step 4:选择增强方式

Step 5:选择样本集图像后缀

Step 6:点击开始增强

Step 7:下载增强数据集

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同时,有几点需要注意:

CF透视

1. 增强方式为旋转90度/180度,样本集图片及标签均逆时针旋转90度/180度;

2. 字典映射支持部分映射;

3. 先忽略再映射。

通过以上步骤,大家有没有学会呢?如有需要进行图像增强的同学可以尝试使用Coovally哦!

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