Как лучше обработать изображения для обучения сети?

Question

[AlexBoss]

День добрый. Как лучше обработать изображения для обучения? Видел варианты к сведению к градациям серого(что понятно), но больше интересует зачем увеличивают размерность, хотя сеть на вход принимает меньший размер(допустим увеличивают до 150x150, а сеть принимает 28x28). Что посоветуете, если обучается сеть на нарезанных символах, в основном буквы и цифры.

Answer 1

[mayton2019]

В изменениях размера картинки действительно нет никакого смысла.
Кроме тех случаев когда у вас обучающая выборка - имеет разные размеры картинок. Тогда надо придумать какой-то общий усреднённый размер и масштабировать все картинки перед обучением. Делать это можно на лету или в оффлайне.

С градациями серого - может быть подвох. Разные формулы перевода вектора RGB-> Grayscale могут давать разный результат. Тут надо понимать что мы хотим получить. Просто усреднение по всем каналам. Или по формуле человеческого зрения где зеленый канал имеет наивысший коэффициент. В этом случае влияние зеленых шумов будет сильнее на результат.

Comments

[AlexBoss]

Спасибо за развернутый ответ. По поводу изменения размерности проблем нет, хотелось бы узнать мнение о надобности. То есть в независимости от цвета картинки(даже если она в оттенках серого), лучше применять обучение с 3 каналами?

[mayton2019]

Покажи свои картинки с буквами и цифрами.