人工智能-计算机视觉之图像增广

计算机视觉之图像增广

大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。 图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。 此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。 例如，我们可以以不同的方式裁剪图像，使感兴趣的对象出现在不同的位置，减少模型对于对象出现位置的依赖。 我们还可以调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度。 可以说，图像增广技术对于AlexNet的成功是必不可少的。本节将讨论这项广泛应用于计算机视觉的技术。

%matplotlib inlinefrom mxnet import autograd, gluon, image, init, np, npxfrom mxnet.gluon import nnfrom d2l import mxnet as d2lnpx.set_np()

常用的图像增广方法

d2l.set_figsize()img = image.imread('../img/cat1.jpg')d2l.plt.imshow(img.asnumpy());

[07:07:52] ../src/storage/storage.cc:196: Using Pooled (Naive) StorageManager for CPU

大多数图像增广方法都具有一定的随机性。为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。 此函数在输入图像img上多次运行图像增广方法aug并显示所有结果。

def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)