728x90 반응형 SMALL 데이터 증강2 [Image Classification] VGGNet (cats-and-dogs) VGG16 케라스 API에서는 이 아키텍처의 구현물을 공식적으로 제공하며 tf.keras.application 패키지를 통해 접근할 수 있다. 이 패키지에는 그 외에도 잘 알려진 모델이 포함되어 있으며 각 모델에 대해 ‘사전에 훈련된’ 매개변수 (특정 데이터셋에서 사전에 훈련시키는 과정에서 저장해둔 매개변수)도 제공한다. 예를 들어, 다음 명령어로 VGG 네트워크를 인스턴스화할 수 있다. Vgg_net = tf.keras.applications.VGG16( Include_top = True, weights = ‘imagenet’, input_tensor = None, Input_shape = None, pooling = None, classes = 1000) 이 기본 인수를 사용해 케라스는 VGG-16 .. 2022. 9. 6. [시각 지능] imgaug imgaug imgaug는 기계 학습 실험에서 이미지 증강을 위한 라이브러리이다. 다양한 증강 기술을 지원하고, 이들을 쉽게 결합하고 무작위 순서로 또는 여러 CPU 코어에서 실행할 수 있으며, 단순하지만 강력한 확률론적 인터페이스를 가지고 있으며, 이미지뿐만 아니라 키포인트 / 랜드마크, 경계 상자, 히트맵 및 세분화 맵을 포함한다. https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/ imgaug — imgaug 0.4.0 documentation © Copyright 2020, Alexander Jung Revision 7443efbf. imgaug.readthedocs.io 2022. 8. 21. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
