AI使用之技巧
学习人脸关键点检测的收获:
- 可以将高难度关键点定位任务,其拆成多个小任务,逐步细化精度,每一层都是小网络,相比用一个复杂大网络,更能节省predict的运行时间。
数据增强Data Augmentation 用原始图片随机生成更多图片,很多是用keras库,部分源码如下
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization = False, samplewise_std_normalization = False, zca_whitening = False, rotation_range = 0., width_shift_range = 0., height_shift_range = 0., shear_range = 0., zoom_range = 0., channel_shift_range = 0., fill_mode = 'nearest', cval = 0.0, horizontal_flip = False, vertical_flip = False, rescale = None, preprocessing_function = None, data_format = K.image_data_format(), )
数据增强Data Augmentation 用原始图片随机生成更多图片
github上,也有很多用于图片数据增强的库,下面这个就包含常见的变换,传入最大参数,其内部随机生成:
https://github.com/ddbrother/py-data-augmentation
网上找了资料,很多是用keras库
1
|
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator |