В мире машинного и глубокого обучения данные — это топливо, способствующее эффективному обучению моделей. Однако сбор больших объемов высококачественных размеченных данных может оказаться сложной задачей и отнять много времени. Вот тут-то и приходит на помощь увеличение данных! Методы увеличения данных позволяют нам генерировать дополнительные обучающие выборки, применяя различные преобразования к существующим данным. В этой статье блога мы рассмотрим множество методов увеличения данных с использованием TensorFlow, среды глубокого обучения с открытым исходным кодом. Итак, пристегнитесь и приготовьтесь увеличить объем своих данных!

1. Переворот изображения.
   Давайте начнем с простого, но эффективного метода: переворота изображения. Он предполагает переворачивание изображения по горизонтали или вертикали для создания новых вариантов. TensorFlow предоставляет функции tf.image.flip_left_right()и tf.image.flip_up_down()для выполнения горизонтального и вертикального переворота соответственно. Вот пример фрагмента кода:

import tensorflow as tf
# Load and preprocess image
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
# Flip the image horizontally
flipped_image = tf.image.flip_left_right(image)

2. Произвольное вращение.
   Добавление случайного вращения к изображениям может помочь вашим моделям стать более устойчивыми к изменениям ориентации. Функция tf.image.rot90()TensorFlow позволяет поворачивать изображения с шагом 90 градусов. Вот пример применения случайного вращения:

import tensorflow as tf
# Load and preprocess image
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
# Rotate the image randomly
rotated_image = tf.image.rot90(image, tf.random.uniform(shape=[], minval=0, maxval=4, dtype=tf.int32))

3. Масштабирование и обрезка изображений.
   Изменение масштаба и обрезка изображений может помочь вашей модели лучше обобщать за счет обработки различных размеров и соотношений сторон. Для этих целей TensorFlow предоставляет функции tf.image.resize()и tf.image.random_crop(). Вот пример:

import tensorflow as tf
# Load and preprocess image
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
# Resize the image
resized_image = tf.image.resize(image, [new_height, new_width])
# Randomly crop the image
cropped_image = tf.image.random_crop(resized_image, size=[crop_height, crop_width, 3])

4. Регулировка яркости и контрастности изображения.
   Изменение яркости и контрастности изображений может помочь выявить различные функции и улучшить их видимость. Для этой цели можно использовать функции tf.image.adjust_brightness()и tf.image.adjust_contrast()TensorFlow. Вот фрагмент кода, демонстрирующий их использование:

import tensorflow as tf
# Load and preprocess image
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
# Adjust brightness
brightened_image = tf.image.adjust_brightness(image, delta=0.2)
# Adjust contrast
contrasted_image = tf.image.adjust_contrast(image, contrast_factor=1.5)

Дополнение данных – это мощный метод, который позволяет нам расширять наборы обучающих данных и улучшать возможности обобщения наших моделей. В этой статье мы рассмотрели несколько методов увеличения данных с помощью TensorFlow, включая переворот изображения, случайное вращение, масштабирование и обрезку изображения, а также настройку яркости и контрастности. Включив эти методы в свои конвейеры машинного обучения, вы сможете обучать более надежные модели и достигать более высокой производительности. Итак, раскройте возможности увеличения данных и поднимите свои модели на новую высоту!