中国科学院大学_对抗训练_softmax分类器_中国AI数据

2019-11-25

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113978_3480.jpg n02113978_1030.jpg 在大多数情况下,最好将图像处理作为预处理步骤来完成。可以裁切图像,调整其大小并调整颜色级别。另一方面,在训练时有一个重要的用例来处理图像。加载图像后,可以将其翻转或变形以使网络使用的输入训练信息多样化。此步骤会增加处理时间,但有助于过度拟合。 TensorFloW并非设计为图像处理框架。PythOn WhiCh SUPPOrt中提供了比TenSOrFlow(PIL和OpenCV)更多的图像处理库。对于TenSOrFlow,我们将总结一些可用的USefUI图像处理功能,这些功能可用于训练CNN。 裁剪 裁剪图像会删除图像的某些区域,而不会保留任何信息。裁剪类似于tf.slice,其中从整个张量中切出一部分张量。如果沿维度有多余的输入,则为CNN裁剪输入图像会很有用。例如,在狗位于图像中心的地方裁剪狗图片,以减小输入的大小。 sess.run(tf.image.central_crop(image,0.1)) 执行示例代码的输出是: 示例代码使用tf.image.central_crop裁剪10%的图像并重

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