নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে ধারণাটি হ'ল তাদের ভারি উত্তোলনটি অ্যালগরিদম দ্বারা সম্পন্ন হওয়ায় যেহেতু বৈশিষ্ট্যগুলি শেখার দায়িত্বে রয়েছে তাদের সামান্য প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণ প্রয়োজন।
ডেটা সায়েন্স বোল 2015 এর বিজয়ীদের তাদের পদ্ধতির বিষয়ে দুর্দান্ত লেখার ব্যবস্থা রয়েছে, তাই এই উত্তরের বেশিরভাগ বিষয়বস্তু থেকেই নেওয়া হয়েছিল:
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে প্লাঙ্কটনকে শ্রেণিবদ্ধ করা । আমি আপনাকে এটি পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি, বিশেষত প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং ডেটা বৃদ্ধির অংশ ।
- চিত্রগুলি পুনরায় আকার দিন
বিভিন্ন আকার, রেজোলিউশন বা দূরত্ব হিসাবে আপনি নিম্নলিখিতটি করতে পারেন। আপনি কেবলমাত্র প্রতিটি চিত্রের বৃহত্তম দিকটিকে একটি নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যে পুনরুদ্ধার করতে পারেন।
আরেকটি বিকল্প হ'ল ওপেনসিভি বা স্কিপি ব্যবহার করা। এবং এটি চিত্রটি আকার পরিবর্তন করবে 100 টি কলস (প্রস্থ) এবং 50 টি সারি (উচ্চতা):
resized_image = cv2.resize(image, (100, 50))
তবুও অন্য বিকল্পটি হ'ল স্কিপি মডিউল ব্যবহার করে:
small = scipy.misc.imresize(image, 0.5)
- ডেটা অগমেন্টেশন
ডেটা অগমেন্টেশন সর্বদা কর্মক্ষমতা উন্নত করে যদিও পরিমাণটি ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে। আপনি যদি কৃত্রিমভাবে ডেটাসেটের আকার বাড়ানোর জন্য ডেটা বৃদ্ধি করতে চান তবে যদি মামলাটি প্রযোজ্য হয় তবে আপনি নিম্নলিখিতটি করতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ এমন ঘর বা লোকের চিত্র যদি এটি প্রযোজ্য না যেখানে আপনি তাদের 180 ডিগ্রি ঘোরালে তারা সমস্ত তথ্য হারাবেন তবে আপনি যদি তাদেরকে আয়নার মতো ফ্লিপ করেন না তবে):
- ঘূর্ণন: 0 ° এবং 360 ° (অভিন্ন) এর মধ্যে কোণ সহ এলোমেলো
- অনুবাদ: -10 এবং 10 পিক্সেলের মধ্যে শিফট সহ এলোমেলো (অভিন্ন)
- পুনরুদ্ধার: 1 / 1.6 এবং 1.6 (লগ-ইউনিফর্ম) এর মধ্যে স্কেল ফ্যাক্টর সহ এলোমেলো
- উল্টানো: হ্যাঁ বা না (বার্নোল্লি)
- শিয়ারিং: -20 ° এবং 20 between (অভিন্ন) এর মধ্যে কোণ সহ এলোমেলো
- প্রসারিত: 1 / 1.3 এবং 1.3 (লগ-ইউনিফর্ম) এর মধ্যে প্রসারিত ফ্যাক্টর সহ এলোমেলো
আপনি ডেটা সায়েন্সের বাটি চিত্রগুলিতে ফলাফল দেখতে পাচ্ছেন।
প্রাক প্রক্রিয়াজাতকরণ চিত্র
একই চিত্রের সংস্করণ বৃদ্ধি
- অন্য কৌশল
এগুলি আলোর মতো অন্যান্য চিত্র বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে কাজ করবে এবং ইতিমধ্যে একটি সাধারণ প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণ ধাপের মতো মূল অ্যালগরিদমের সাথে সম্পর্কিত। সম্পূর্ণ তালিকা এতে পরীক্ষা করুন: ইউএফএলডিএল টিউটোরিয়াল