@AlexBoss

Как лучше обработать изображения для обучения сети?

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.
  • Вопрос задан
  • 25 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@mayton2019
Ent. Software engineer. Oracle. SQL. BigData.
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.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы