การต่อข้อมูลเป็นการเพิ่มความต่างของข้อมูล การฝึกข้อมูลสําหรับโมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ มันช่วยพัฒนาความสามารถของแบบจําลองนี้ ให้เป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น โดยเพิ่มข้อมูลใหม่

เทคนิค การ เรียน รู้ ทั่ว ไป

เทคนิค เหล่า นี้ แนะ นํา ให้ มี การ เปลี่ยน แปลง ที่ ช่วย ให้ ผู้ รุ่น เรียน รู้ ลักษณะ ที่ ไม่ เหมือน ใคร.

  • [FLT: 0] การจําแนก: การแยกภาพจากมุมเล็ก ๆ เพื่อจําลองการวางผังต่าง ๆ
  • [FLT: 0] flipping: ทางแนวนอน หรือแนวดิ่งพลิกไปคิดค่าสมมาตร
  • [FLT: 0]. เฉลิม: การปรับขนาดภาพเป็นเกล็ดที่แตกต่างกัน.
  • [FLT: 0] Colil Jter: สุ่มเปลี่ยนความสว่าง, ความเหลื่อมล้ํา, หรือ ความอิ่มสี
  • [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: สุ่มเก็บชิ้นส่วนภาพต่าง ๆ เพื่อเน้นไปยังส่วนต่าง ๆ

กลยุทธ์ การ เรียน รู้ ขั้น พื้น ฐาน

นอก จาก เทคนิค พื้น ฐาน แล้ว วิธี การ ที่ ก้าว หน้า ยัง ช่วย เพิ่ม ความ แข็ง แรง ของ แบบ จําลอง ได้ ด้วย.

  • [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: ผนวกภาพสองภาพและป้ายสีเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างตัวอย่างการฝึกใหม่.
  • [FLT: 0]. out: สุ่มปกปิดส่วนต่าง ๆ ของภาพ เพื่อปรับปรุงพื้นที่ความไม่ต่อเนื่อง
  • [FLT: 0] Random Epission: การถอดชิ้นส่วนภาพระหว่างการฝึกจําลองการขยายภาพ (Occlussion).
  • [FLT: 0]. การแปลงเรขาคณิต: การปรับมุมมองให้เปลี่ยนไปหรือการบิดเบือนแบบยืดหยุ่น (FLT:1).

ข้อ แนะ สําหรับ การ ลด ความ หนัก

เพื่อ จะ ใช้ การ ปรับ ปรุง ข้อมูล ได้ อย่าง บังเกิด ผล ขอ พิจารณา ข้อ แนะ ต่อ ไป นี้:

  • ใช้เทคนิคการต่อเติม ที่สะท้อนถึงความแตกต่างของข้อมูลในโลกแห่งความจริง
  • ปรับใช้การแปลงอย่างสุ่มเพื่อป้องกันไม่ให้มีการปรับเปลี่ยนค่ามากเกินไป
  • สมดุลข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อรักษาการจําหน่ายชนชั้น
  • ปรับเปลี่ยนเส้นทางการอบรมเพื่อประสิทธิภาพ