0
Ich habe ein paar Bilder mit, dass ich Daten Augmentation für CNN (Convolution neuronalen Netzwerk) Training will.Verschieben als Datenerweiterung in Machine Learning
Wie ich einige der Operationen für die Daten Augmentation kennen, sind: Drehung, vertikale und horizontale Kippung, Verschiebung (Position des Objekts) und viele mehr.
Aber meine Zweifel ist, ob Verschiebung des Objekts im Bild wirklich wichtig in CNN ist. Wenn ja, wie kommt es dann darauf an?
Danke für die Antwort, eigentlich Vorhersage Zeit, das Objekt wird in der Mitte sein und für das Training, habe ich die Bilder nur in der Mitte. Wird das Schalten in diesem Fall relevant? – Akhilesh
Und eine letzte Frage, wie ich in der Frage erwähnt habe: "Wenn ja, wie kommt es dann an?" Bitte beantworte dies auch. Dies ist der allgemeine Fall, in dem die Daten nicht im Mittelpunkt stehen. – Akhilesh
Wenn die Bilder in den Zugdaten und in den Daten für die Vorhersage zentriert sind, müssen Sie die Verschiebung nicht anwenden. Stellen wir uns vor, dass Sie 4 Bilder haben - in allen befinden sich die Objekte in verschiedenen Ecken. Technisch sind diese Bilder für CNN unterschiedlich. Gewichte erzeugen "eine Maske", die anzeigt, was das wichtige Objekt im Bild ist. Und wenn sich das Objekt in verschiedenen Teilen von Bildern befindet, ändert sich die Maske von Bild zu Bild. –