《慢慢学TensorFlow》微信公众号之TensorFlow 图像数据预处理及可视化
来源:互联网 发布:js数字递增特效代码 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 23:41
注:文章转自《慢慢学TensorFlow》微信公众号
图像是人们喜闻乐见的一种信息形式,“百闻不如一见”,有时一张图能胜千言万语。图像处理是利用计算机将数值化的图像进行一定(线性或非线性)变换获得更好效果的方法。Photoshop,美颜相机就是利用图像处理技术的应用程序。深度学习最重要的应用领域就是计算机视觉(CV, Computer Vision),历史上,MNIST 手写体数字识别和 ImageNet 大规模图像识别均得益于深度学习模型,取得了相比传统方法更高的准确率。从 2012 年的 AlexNet 模型开始,随后的 VGG, GoogLeNet, ResNet 等模型不断刷新 ImageNet 图像识别准确率纪录,甚至超过了人类水平。为了获得良好的识别效果,除了使用更好的模型,数据集的预处理也是十分重要的一项内容,最常用的方法有尺度缩放、随机切片、随机翻转、颜色变换等。
本文介绍如何使用 TensorFlow 完成图像数据的预处理,以及如何使用 tensorboard 工具将图像数据进行可视化。在使用 TensorFlow 实现图像识别、目标检测时会经常用到本文介绍的内容。
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