نویز در کسب داده های بینایی کامپیوتر می تواند بر دقت و قابلیت اطمینان مدل های یادگیری ماشین تاثیر بگذارد. درک منابع نویز و اجرای استراتژی های کاهشی برای بهبود کیفیت داده ها و عملکرد مدل ضروری است.

منبع نویز در Data Getting

نویز می تواند از عوامل مختلف در طول ضبط تصویر سرچشمه بگیرد.منبع مشترک شامل محدودیت های سنسور، شرایط محیطی و خطاهای انتقال داده ها است.این عوامل می توانند تحریف، تار و یا مصنوعات را به تصاویر معرفی کنند.

انواع نویز

انواع مختلف نویز بر داده های بینایی کامپیوتر به طور متفاوتی تاثیر می گذارد. رایج ترین انواع آن عبارتند از:

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۳] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۲] [۳] [۲] [۳] [۱] [۱] [۱] [۲] [۳] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۲] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲] [۳] [
  • سر و صدا و لبه: پیکسل های تصادفی سیاه و سفید پراکنده در سراسر تصویر.
  • سر و صدا: نویز چند تکراری اغلب در تصاویر رادار دیده می شود.

استراتژی های برای سر و صدا

چندین تکنیک می تواند به کاهش تاثیر نویز در خرید داده کمک کند.این شامل بهبود سخت افزار، پیش پردازش داده ها و تقویت داده ها است.

پیشرفت های سخت افزاری

استفاده از سنسورهای با کیفیت بالا و شرایط نورپردازی مناسب می تواند معرفی نویز را در طول ضبط تصویر به حداقل برساند.

پردازش داده ها

استفاده از فیلترهایی مانند فیلترهای مدیا یا Gaussian می تواند به حذف سر و صدا از تصاویر قبل از مدل های آموزشی کمک کند.

اطلاعات آگوست

معرفی سر و صدای کنترل شده در طول تقویت داده ها می تواند تقویت مدل را به شرایط نویز در دنیای واقعی بهبود بخشد.