神經網路演算法學習---影象資料預處理1
以卷積神經網路進行影象識別為例,常用的輸入影象預處理
Step1:Resize
Step2:去均值。此處應注意,是對所有訓練樣本影象求均值,然後將每個樣本圖片減去該均值。測試圖片在進行預處理時,也減去該均值(注意不是減測試圖片的均值,而是減去所有訓練樣本影象的均值)
歸一化處理:影象處理應用中一般不需要歸一化處理,因為RGB通道資料範圍一直是0~255,天生是歸一化的,因此不需要再進行歸一化處理。
PCA降維處理:資料量較大時可以通過PCA進行降維處理,以便減小計算量,提升處理速度。但影象處理應用中,因為一般先進行了影象的Resize處理,降低資料量,因此一般不需要再進行PCA降維處理了。
相關推薦
神經網路演算法學習---影象資料預處理1
以卷積神經網路進行影象識別為例,常用的輸入影象預處理 Step1:Resize Step2:去均值。此處應注意,是對所有訓練樣本影象求均值,然後將每個樣本圖片減去該均值。測試圖片在進行預處理時,也減去該均值(注意不是減測試圖片的均值,而是減去所有訓練樣本影象的均值) 歸
神經網路訓練中影象資料預處理的一些方式(一)
神經網路訓練中影象資料預處理的一些方式 1. crop 1. 1 對於有黑色背景的圖片,將資料crop在有效區域內 對於一些有黑色背景的圖片,如下圖: 這樣的圖片在做資料預處理的時候,黑色背景的無效區域,帶來了很大的運算量開銷。面對這種圖片,
斯坦福cs231n學習筆記(8)------神經網路訓練細節(資料預處理、權重初始化)
神經網路訓練細節系列筆記: 這一篇,我們將繼續介紹神經網路訓練細節。 一、Data Preprocessing(資料預處理) 如圖是原始資料,資料矩陣X有三種常見的資料預處理形式,其中我們假定X的大小為[N×D](N是資料的數量,D是它們的維數
機器學習之BP神經網路演算法實現影象分類
BP 演算法是一個迭代演算法,它的基本思想為:(1) 先計算每一層的狀態和啟用值,直到最後一層(即訊號是前向傳播的);(2) 計算每一層的誤差,誤差的計算過程是從最後一層向前推進的(這就是反向傳播演算法名字的由來);(3) 更新引數(目標是誤差變小),迭代前面兩
神經網路演算法學習---獲取常用訓練資料集
下載地址:http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ 7. UIUC action dataset 這個資料庫已經做到98%了,建議不要去做了。下載地址:http://vision.cs.uiuc.edu/projects/activity/
BP神經網路演算法學習---處理流程(虛擬碼)
本文轉自 主要學習本文對於BP神經網路處理流程的梳理。 BP(Back Propagation)網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路,是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網
Python機器學習之資料預處理
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Sep 29 22:39:26 2018 @author: Lxiao217 email:[email protected] """ #資料預處理 #CSV(comma-srpared values,
MATLAB遺傳神經網路演算法學習
誤差反向傳播(BP)神經網路根據反向傳播的誤差來調節連線權值和閾值,具有很強的非線性模擬能力 第一層為輸入層,節點數目M由輸入向量維數確定;中間層為雙隱含層,節點數可選,一般不同層有不同的節點數;最後一層為輸出層,節點數目N由輸出向量維數確定. 不同層的神經元由權值連線,
Tensorflow 影象資料預處理,標準化
import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image 1.需要匯入的包 for n in range(4600): # input_d
常用的影象資料預處理技術(based on TensorFlow)
資料作為深度學習的基礎,其對模型效能的重要重要性不言而喻。在本文,我們將梳理下常用的影象資料處理技術,至於具體的程式設計工具,選擇 Python + TensorFlow: Tip: 如果你使用 tf.data 來組織你的影象資料輸入管道,那麼恭喜您,直接在
神經網路演算法學習---DropOut
前言 訓練神經網路模型時,如果訓練樣本較少,為了防止模型過擬合,Dropout可以作為一種trikc供選擇。Dropout是hintion最近2年提出的,源於其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature
TensorFlow影象資料預處理
寫在前面在之前介紹的栗子中都是直接使用影象原始的畫素矩陣。但是如果在輸入前通過對影象的預處理,可以儘量避免模型收到無關因素的影響。在大部分影象識別問題中,通過影象預處理過程可以提高模型的準確率。1. 影象編碼處理我們平常提到的RGB影象可以看成一個三維矩陣,矩陣中的每個元素表
機器學習之 資料預處理(sklearn preprocessing)
資料預處理(data preprocessing)是指在主要的處理以前對資料進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測資料在進行轉換或增強處理之前,首先將不規則分佈的測網經過插值轉換為規則網的處理,以利於計算機的運算。另外,對於一些剖面測量資料,如地震資料預處理有垂直疊加、
BP神經網路演算法學習---基礎理論1
今天來講BP神經網路,神經網路在機器學習中應用比較廣泛,比如函式逼近,模式識別,分類,資料壓縮,資料 挖掘等領域。接下來介紹BP神經網路的原理及實現。 Contents 1. BP神經網路的認識 2. 隱含層的選取 3. 正向傳遞子過程 4. 反向傳
TensorFlow 影象資料預處理及視覺化
注:文章轉自《慢慢學TensorFlow》微信公眾號 影象是人們喜聞樂見的一種資訊形式,“百聞不如一見”,有時一張圖能勝千言萬語。影象處理是利用計算機將數值化的影象進行一定(線性或非線性)變換獲得更好效果的方法。Photoshop,美顏相機就是利用影象處理技術的應用程
影象資料預處理(下)
1、 將彩色影象轉換為灰度圖,其中有三種方法:最大值法、平均值法和各比例法。 (1) 最大值法:就是獲取影象中的每一個畫素值,並且分別獲得畫素的RGB個分量值(GetRValue(COLORREF pixel), GetGValue(COLORREF pixel
機器學習之 資料預處理 preprocessing
前言對於資料的預處理,沒有固定的步驟。 下文寫的僅僅的常規的一些小步驟。 具體的預處理,還需要根據資料以及需求來自行處理。====================================PythonSTEP1、匯入依賴包import numpy as np import matplotlib.pypl
機器學習裡資料預處理及特徵工程總結
機器學習裡有一句名言:資料和特徵決定了機器學習的上限,而模型和演算法的應用只是讓我們逼近這個上限。這個說法形象且深刻的提出前期資料處理和特徵分析的重要性。這一點從我們往往用整個資料探勘全流程60%以上的時間和精力去做建模前期的資料處理和特徵分析也能看出。那
# [cs231n (六)神經網路 part 2:傳入資料和損失 ][1]
標籤(空格分隔): 神經網路 0.回顧 cs231n (一)影象分類識別講了KNN cs231n (二)講了線性分類器:SVM和SoftMax cs231n (三)優化問題及方法 cs231n (四)反向傳播 cs231n (五)神經網路(part 1)
sklearn 資料預處理1: StandardScaler
StandardScaler 作用:去均值和方差歸一化。且是針對每一個特徵維度來做的,而不是針對樣本。 【注:】 並不是所有的標準化都能給estimator帶來好處。 “Standardization of a dataset is a