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`

巴特西

AI使用之技巧

数据增强Data Augmentation 用原始图片随机生成更多图片

最新文章

热门文章