斯坦福大学_alexnet网络_深度学习入门视频课程_中国AI数据

2019-11-25

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1' 创建一个既存储原始图像数据又存储受过培训的受过保护的海外用户的文件。不需要使用TFReCord文件,但是在处理图像时非常推荐。如果对于工作人员来说不可行,建议对图像进行预处理并在培训之前进行保存。不建议每次尝试操作图像。 图像处理 CNN运作良好当获得大量不同质量的培训数据时,它们会发挥作用。图像以视觉传达目标对象的方式捕获复杂的场景。在斯坦福狗的数据集中,重要的是图像在视觉上突出显示狗的重要性。中心有清晰可见的狗的图片比背景有狗的图片更有价值。 并非所有数据集都具有最有价值的图像。以下是来自StanfOrd DOgS数据集的两个图像,用于突出显示狗的品种。左边的图像n02113978_3480.jpg突出显示了典型的墨西哥无毛狗的重要属性,而右边的图像n02113978_1030.jpg则突出显示了吓party墨西哥无毛狗的沉迷派对的表情。右边的图像n02113978_1030.jpg上填充了不相关的信息,这些信息可能会训练CNN来对聚会参与者的面孔进行分类,而不是对墨西哥无毛犬品种进行分类。这样的图像可能仍然包括狗的图像,并且可以被操纵以突出显示狗而不是人。 n02

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