标签:矢量图 AI 数据 Day2 飞桨 2.2 2.1 data 图片
数据获取与处理(以CV任务为主)
1.数据的获取途径
1.1 Kaggle有趣比较火热的数据集
预测销售价格:House Prices-Advanced Regression Techniques.
猫狗分类:Cat and Dog
预测泰坦尼克号的生存情况并熟悉机器学习基础知识:Machine Learning from Disaster
1.2 天池
遥感影像分割:Barley Remote Sensing Dataset大麦遥感检测数据集
目标检测任务(人脸检测):耶鲁人脸数据库
1.3 DataFountain
图像分类:花卉分类数据集
1.4 其他常用的数据集官网
科大讯飞官网:https://www.xfyun.cn/service/object-recg
COCO数据集:https://cocodataset.org/#download
1.5 图像处理流程
图片数据获取
图片数据清洗
图片数据标注
图片数据预处理data preprocessing
图片数据准备data preparation(训练+测试阶段)
图片数据增强data augjmentation(训练阶段 )
CV常见的数据增强
随机旋转
随机水平或者重直翻转
缩放
剪裁
平移
调整亮度、对比度、饱和度、色差等等- 注入噪声
基于生成对抗网络GAN做数搪增强AutoAugment等
2.数据处理
不同数据集之间可以转换
2.1自定义数据集
2.1.1常见标注工具
Github 地址
labelimg:labelimg
labelme:labelme
可通过 pip install
2.2数据处理方法
2.2.1图像本质
我们常见的图片其实分为两种,一种叫位图,另一种叫做矢量图
位图的特点:
由像素点定义一放大会糊
文件体积较大
色彩表现丰富逼真
矢量图的特点:
超矢量定义
放太不模糊
文件体积较小
表现力差
标签:矢量图,AI,数据,Day2,飞桨,2.2,2.1,data,图片 来源: https://blog.csdn.net/qq_51339920/article/details/119356826
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