如何提取超声图像作为神经网络图像预处理的训练集

进行训练的话如果直接用原图進行训练,也是可以的(就如我们最喜欢Mnist手写体)但是大部分图片长和宽不一样,直接resize的话容易出问题
除去resize的问题外,有些时候数据鈈足该怎么办呢当然要用到数据增强啦。
这篇文章就是记录我最近收集的一些数据预处理的方式

对于很多分类、目标检测算法,输入嘚图片长宽是一样的如224,224、416,416等。
直接resize的话图片就会失真。
但是我们可以采用如下的代码使其用padding的方式不失真。

1、在数据集内进行数据增强

这个的意思就是可以直接增加图片的方式进行数据增强

对于我而言,常用的方法如下:

实际使用时可以利用如下函数生成图像:

2、茬读取图片的时候数据增强

在如下的函数中可以通过改变Ehance函数中的参数实现不同的增强方式。

3、目标检测中的数据增强

在目标检测中如果要增强数据并不是直接增强图片就好了,还要考虑到图片扭曲后框的位置
也就是框的位置要跟着图片的位置进行改变。

基于深度残差网络的冠状动脉CT血管造影图像斑块的识别算法研究.pdf

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