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Data augmentation

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Data augmentation

  • Data augmentation busca mejorar el rendimiento y precisión de nuestro modelo.

  • Aumentando la cantidad y estilo de datos.

Es difícil obtener y clasificar las imágenes para entrenar el modelo?

Tiende a serlo ya que se usan ambientes especiales para tomar una fotografía, sea de manera o no profesional. Luz, escenario, etc.

Data augmentation toma una imagen y le hace ciertas modificaciones. Esto no es más que un relleno en los espacios de la imagen que inicialmente no pertenecían a esta, pot ejemplo:

  • Hacerle zoom
  • Rotar la imagen: sobre su eje, Keras tiene facultades que permiten hacer un “fill_mode del tipo:
  1. “nearest”
  2. “reflect” que muestra una imagen tipo espejo.
  3. “wrap” crea una tira consecutiva de la imagen para completar los espacios.
  4. “width & height_shift_range” se desplaza sobre el ancho y el alto de la imagen
  • Desplazar la imagen de sus ejes X, & Y
  • Aumentar el brillo

Lo que hace es mantener la foto con sus características principales pero creando imágenes distintas. La máquina observa dos fotos “parecidas” pero con características similar. Esto es lo buscado y deseado al llevar a cabo un entrenamiento que pueda encontrar estas características

Data Augmentation

Data augmentation: busca mejorar el rendimiento, la precisión de nuestro modelo aumentando la cantidad y estilo de datos.

Es difícil obtener y clasificar las imágenes para entrenar el modelo?

Tiende a serlo ya que se usan ambientes especiales para tomar una fotografía, sea de manera o no profesional. Luz, escenario, etc.

Data augmentation toma una imagen y le hace ciertas modificaciones como:

  • Hacerle zoom **

  • Desplazar la imagen de sus ejes X, & Y

  • Aumentar el brillo

  • Rotar la imagen: Esto no es más que un relleno en los espacios de la imagen que inicialmente no pertenecían a esta. Tiende a rotar la imagen sobre su eje. _ Keras_ tiene facultades que permiten hacer fill_mode del tipo:

  • Nearest

  • ** Reflect:** muestra una imagen tipo espejo

  • ** Wrap:** crea una tira consecutiva de la imagen para completar los espacios.

  • Width & Height_shift_range: se desplaza sobre el ancho y el alto de la imagen.

A modo de sumario, Data Augmentation lo que hace es mantener la foto con sus características principales pero creando imágenes distintas.

La máquina observa dos fotos “** parecidas**” pero con características similar. Esto es lo buscado y deseado al llevar a cabo un entrenamiento que pueda encontrar estas características