深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:42:04

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深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强

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001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4 002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4 003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4 ————————————————

深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景，选择多阶段检测的网络架构，对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源，实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式，从全局检测到单点校准，基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。 001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4 002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4 003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4 013、代码

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数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换和处理，生成更多、更丰富的训练样本的技术方法。数据增强在机器学习和深度学习领域中被广泛应用，它可以有效地解决数据不足的问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。我们已经了解了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 有助于解决图像平移问题，但如果平移的范围过大同样可能影响模型的性能。在本节中，我们将学习如何使用数据增强确保模型能够得到正确的预测结果，即使图像移动较大范围。

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