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텐서플로우에서 이미지 데이타 처리 성능 향상방법

텐서플로우에서 이미지 데이타 처리 성능 향상방법 이미지 인식 모델을 만들다가 파일 포맷 성능 향상 관련해서 좋은 팁을 찾아서 메모 if you are working with >O(1000) JPEG images, keep in mind that it is extremely inefficient to individually ready 1000's of small files. This will slow down your training quite a bit.A more robust and faster solution to convert a dataset of images to a sharded TFRecord of Example protos. Here is a fully worked script for co..

머신러닝 이미지 데이타 뻥튀기 방법

머신러닝에서 학습용 데이타양 늘리기 머신러닝에 대해서 공부하다가 강연을 들은적이 있었는데, 그때 많이 들었던 이야기가 데이타 뻥튀기에 대한 이야기 였다.확보할 수 있는 원본 데이타의 양이 한정되어 있으니, 현재의 데이타를 가지고 그 양을 늘리는 방법인데. 어떻게 하나 사실 궁금했는데.(얼굴의 경우 선글라스를 씌우거나 기타의 방법을 생각했는데..) 오늘 튜토리얼을 보다보니, 구체적인 그 방법이 나와 있어서 잠깐 메모 해놓는다https://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn 여기서 소개된 방법은이미지의 좌/우를 바꾼다거나, 이미지의 밝기나 선명도를 바꾸는 방법을 사용한다.