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pyfastnoisesimd を tf.data.Dataset 化して procedural noise でオーグメンテーションしたい - Qiita

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sh19910711
"ノイズを画像に加算するというのは伝統的 ~ 形状を持ったノイズを乗せた方が性能がでるんじゃ / 「ターゲットが写っていないことを保証できるデータセットがあればオーグメンテーションに使い放題」みたいな感覚" 2021

その他

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さんが1番目にブックマークした記事「pyfastnoisesimd ...」が注目されています。

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pyfastnoisesimd を tf.data.Dataset 化して procedural noise でオーグメンテーションしたい - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は創作+機械学習 Advent Calendar 2021の13日目に参加しているものです。 コードはGistにアップロードしてあります。 注記 厳密な理論に基づいた記事ではありません まともな実験すらできてません 何をするのか、なぜするのか procedural noiseと呼ばれるノイズ画像のジャンルがありそれを無限に生成するデータセットを作ってオーグメンテーションに利用します。procedural noiseの生成にはpyfastnoisesimeライブラリを用い、それを tf.data.Dataset でラップします。T

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  • sh199107112024年06月14日 sh19910711
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