🌱
Giriş
🤡 Resim Artırma Tekniği Kavramları
- 💥 Aşırı öğrenmeden kaçınmak için kullanılan bir teknik olan Resim Artırma Temelleri
- ⭐ Küçük bir veri setine sahip isek, veri setini eğitim için tüm senaryoları açacak ve resim artırmanın çeşitli teknikleriyle çalıştırabilecek temel görüntüleri değiştirmeden manipüle edebiliyoruz.
Not: Resim artırma Hem eğitim hem de test seti için gereklidir 😅
👩🏫 Konsept çok basittir:
Verilerimiz sınırlıysa, gelecekteki olası öngörüleri karşılayacak verilere sahip olma ihtimalimiz de sınırlıdır ve mantıksal olarak ne kadar az veriye sahipsek, modelimizin henüz görmediği veriler için doğru tahminler alma şansımız o kadar azdır.
🙄 Eğer kedileri tespit etmek için bir model eğitiyorsak ve modelimiz bir kedinin uzanırken nasıl göründüğünü hiç görmemişse, gelecekte de tanımayabilir.
- Büyütme, döndürme gibi dönüşümler kullanarak eğitim yaparken, görüntülerimizi anında değiştirir.
- Bu nedenle, 'ayakta' olan bir kediyi 90 derece döndürerek uzanmış bir kedinin görüntüsünü 'taklit edebilir'.
- Bu şekilde, elimizdeki ver seti ucuz ✨ bir şekilde büyütmüş oluyoruz.
🔎 Not: Orijinal veriyi olduğu gibi değiştirmemek adına Image Augmentation'ı bellekte yapmak yerine çalışma zamanında runtime'da yapılması tercih edilir 🤔
Görüntüyü eksene göre yansıtmak
Bir görüntüyü alıp rastgele kesimler almak
Renk kanallarına değerler ekleme ve çıkarma
Açı dönüşümü görüntünün açısını kaydırır
Aşağıdaki kod parçası Image Augmentation yapmak için kullanılır
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagenerator = ImageDataGenerator(
rescale = 1./255,
rotation_range = 40,
width_shift_range = 0.2,
height_shift_range = 0.2,
shear_range = 0.2,
zoom_range = 0.2,
horizontal_flip = True,
fill_mode = 'nearest')
Parametre | Açıklama |
rescale | Görüntüleri yeniden ölçeklendirme, NN'ler normalleştirilmiş verilerle daha iyi çalışır, bu yüzden görüntüleri yeniden ölçeklendirirsek değerler 0,1 arasında olur |
rotation_range | Derece cinsinden bir değer (0-180), içinde resimlerin rasgele döndürülmesi için bir aralık |
Height and width shifting | Görüntüleri dikey veya yatay olarak rasgele kaydırır |
shear_range | Rastgele açı dönüşümü uygular |
zoom_range | Fotoğrafları rasgele yakınlaştırır |
horizontal_flip | Rgörüntülerin yarısını yatay olarak rasgele çevirir |
fill_mode | Yeni oluşturulan pikselleri doldurmak için kullanılan, bir döndürmeden veya genişlik / yükseklik kaymasından sonra görünebilecek bir stratejidir |