No Capítulo 5, vimos como criar conjuntos de dados de treino para a aprendizagem automática. Este é o primeiro passo do pipeline de processamento de imagem padrão (ver Figura 6-1). A fase seguinte é o pré-processamento das imagens em bruto para as introduzir no modelo para treino ou inferência. Neste capítulo, veremos por que razão as imagens precisam de ser pré-processadas, como configurar o pré-processamento para garantir a reprodutibilidade na produção e formas de implementar uma variedade de operações de pré-processamento no Keras/TensorFlow.
Figura 6-1. As imagens em bruto têm de ser pré-processadas antes de serem introduzidas no modelo, tanto durante o treino (em cima) como durante a previsão (em baixo).
Dica
O código para este capítulo está na pasta 06_preprocessing do repositório GitHub do livro. Forneceremos nomes de arquivos para exemplos de código e notebooks quando aplicável.
Razões para o pré-processamento
Antes de as imagens em bruto poderem ser introduzidas num modelo de imagem, têm normalmente de ser pré-processadas. Este pré-processamento tem vários objetivos sobrepostos: transformação da forma, qualidade dos dados e qualidade do modelo.
Transformação da forma
Normalmente, as imagens de entrada têm de ser transformadas ...
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