Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Nel Capitolo 5 abbiamo visto come creare set di dati di addestramento per l'apprendimento automatico. Questa è la prima fase della pipeline standard di elaborazione delle immagini (vedi Figura 6-1). La fase successiva consiste nella pre-elaborazione delle immagini grezze per poterle inserire nel modello per l'addestramento o l'inferenza. In questo capitolo vedremo perché le immagini devono essere pre-elaborate, come impostare la pre-elaborazione per garantire la riproducibilità in produzione e come implementare una serie di operazioni di pre-elaborazione in Keras/TensorFlow.
Figura 6-1. Le immagini grezze devono essere pre-elaborate prima di essere inserite nel modello, sia durante l'addestramento (in alto) che durante la previsione (in basso).
Suggerimento
Il codice di questo capitolo si trova nella cartella 06_preprocessing del repository GitHub del libro. Indicheremo i nomi dei file per gli esempi di codice e per i quaderni di appunti, se necessario.
Motivi della pre-elaborazione
Prima che le immagini grezze possano essere inserite in un modello di immagine, di solito devono essere pre-elaborate. Tale pre-elaborazione ha diversi obiettivi che si sovrappongono: trasformazione della forma, qualità dei dati e ...
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