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专业推广图片,手机seo百度点击软件,web网站开发工具有哪些,微信小程序第三方免费制作平台在深度学习训练中数据是一个很重要的因素,在数据不够时需要我们基于现有的数据进行增强生成新的数据。此外,在某特殊情况,如对某些目标切片数据(例如:石块分割切片)预测效果较差,需要增强其在训练数据中的频率。故此,我们可以将先有数据标注中的目标裁剪出来,作为样本…

在深度学习训练中数据是一个很重要的因素,在数据不够时需要我们基于现有的数据进行增强生成新的数据。此外,在某特殊情况,如对某些目标切片数据(例如:石块分割切片)预测效果较差,需要增强其在训练数据中的频率。故此,我们可以将先有数据标注中的目标裁剪出来,作为样本粘贴到其他的背景图像中生成新的训练数据。同时,我们还实现了目标切片移除方法,基于该方法可以在没有外部数据的情况下生成背景图片,也可以用于检验数据标注是否完全正确。

1、目标切片生成

目标裁剪需要根据json标注的格式进行提取,以下代码将sk_new目录下的标注数据中的sk类别全部裁剪出来保存到crops目录下。

import cv2
import json
import numpy as np
import os
#石块裁剪函数
def imgcrop(root,fpath):
http://www.hrbkazy.com/news/40706.html

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