[ML][newabie] Augmentacja zbioru treningowego/testowego

Odpowiedz Nowy wątek
2019-02-26 20:40
0

Otóż, mój zbiór uczący/testowy jest ograniczony tzn. dostanę może z 20-30 zdjęć z obiektami do wykrywania. Postanowiłem użyć https://github.com/mdbloice/Augmentor i zwiększyć sobie sztucznie liczbę próbek. Na takich zdjęciach później zaznaczam sobie w programie do robienia labelek gdzie dany obiekt jest itd. Niestety augmentator czasami obraca tak zdjęcie i ucina część obiektu, jest w ogóle sens zaznaczania fragmentu obiektu i przekazywania do uczenia? Moim zdaniem może to tylko mylić sieć podczas uczenia.


We are the 4p. Existence, as you know it, is over. We will add your biological and technological distinctiveness to our own. Resistance is futile

Pozostało 580 znaków

2019-02-26 20:54
0

To zależy, czy masz gwarancję, że zdjęcia używane na produkcji będą miały te wady. Jeżeli nie, to prawdopodobnie można je zignorować, żeby przyspieszyć uczenie sieci. W ogólności użyłbym też negatywnych próbek, ale jak zwykle, to zależy.

Pozostało 580 znaków

2019-02-26 20:55
0

akurat w tym momencie to prosta klasyfikacja w stylu "to jest łożysko", "to jest hamulec" itd.


We are the 4p. Existence, as you know it, is over. We will add your biological and technological distinctiveness to our own. Resistance is futile

Pozostało 580 znaków

2019-02-26 20:56
0

No to zacząłbym od testowania na „poprawnych” próbkach i jak nie będzie wystarczyło, to wtedy dodałbym uszkodzone obrazki.

Pozostało 580 znaków

Odpowiedz
Liczba odpowiedzi na stronę

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1, botów: 0