在機器學習中轉換爲數據增強

我有一些圖像，我想爲CNN（卷積神經網絡）培訓提供數據增強功能。在機器學習中轉換爲數據增強

正如我知道一些用於增強數據的操作是： 旋轉，垂直和水平翻轉，移動（對象的位置）等等。

但我的疑問是，轉移的圖像中的對象真的很重要的CNN。如果是這樣，那麼它又有什麼關係。

2017-07-19 Akhilesh

如果所有對象都居中，那就沒有問題了。但是如果物體可能位於圖像的不同部分，那麼移位可能是相關的。

2017-07-19 15:45:55

感謝您的回答，實際預測時間，對象將在中心和培訓，我只有在中心的圖像。在這種情況下，移位是否相關？ – Akhilesh

最後一個問題，正如我在問題中提到的那樣，那麼它是如何重要的。請回答這個問題。這是關於數據不在中心的一般情況。 – Akhilesh

如果列車數據和預測數據中的圖像居中，則不需要應用換檔。假設你有4張圖片 - 其中的所有對象都位於不同的角落。從技術上講，CNN的這些圖像將會有所不同。權重創建「掩碼」，顯示圖像中的重要對象。如果對象位於圖像的不同部分，則蒙版將從圖像變爲圖像。 –

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