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8.计算机视觉—增广和迁移

news 2026/2/10 0:26:30

目录

    • 1.数据增广
      • 数据增强
      • 数据增强的操作
      • 代码实现
    • 2.微调 迁移学习 Transfer learning（重要的技术）
      • 网络结构
      • 微调：当目标数据集比源数据集小得多时，微调有助于提高模型的泛化能力。
      • 训练
      • 固定一些层
      • 总结
      • 代码实现

1.数据增广

CES上的真实故事

  • 有一家做智能售货机的公司，发现他们的演示机器在现场效果很差，因为现场
    • 不同的色温
    • 桌面的灯光反射不一样
  • 他们连夜在现场收集了数据，训练一个新的模型，同时买了一块新桌布

数据增强

  • 对一个已有数据集，使用方法添加噪音，使得有更多的多样性从而使得模型泛化性能更好
    • 在语言里面加入各种不同的背景噪音
    • 改变图片的颜色和形状

在使用增强数据训练时，一般是在线随机生成的，不是先保存下来，再送入训练

数据增强的操作

  • 翻转（左右翻转，上下翻转）
  • 切割
    • 从图片中切割一块，然后变形到固定形状
      • 随机高宽比
      • 随机大小
      • 随机位置
  • 颜色
    • 改变色调
    • 饱和度
    • 明亮度
  • 高斯模糊
  • 锐化

代码实现

#为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。 此函数在

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