- 常州致科自动化科技有限公司
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产品描述
致科自动化科技有限公司-主营业务：机器视觉业务，工业视觉传感应用，专注底层算法和硬件技术，为客户提供的机器视觉产品和算法平台等领域产品
常州致科自动化科技有限公司位于长三角经济带重要城市—常州，是一家以机器视觉工程项目开发为主要，集软件开发、OEM系统集成、工程承包于一体的综合型企业。公司依托高水平研发团队，布局机器视觉领域，通过对软硬件产品及平台的研发创造，致力于持续推动智能化，加速智能制造进程。
常州图像识别设计公司为您介绍，神经网络的图像数据预处理步骤
神经网络图像识别算法依赖于数据集的质量-用于训练和测试模型的图像。以下是图像数据准备的一些重要参数和注意事项。
1）图像大小-更高质量的图像为模型提供了更多信息，但需要更多的神经网络节点和更多的计算能力来处理。
2）图像数量-你向模型提供的数据越多，它将越准确，但要确保训练集代表实际人口。
3）通道数-灰度图像具有2个通道（黑白），彩色图像通常具有3个颜色通道（红色，绿色，蓝色/ RGB），其颜色表示为[0,255]。
4）高宽比-确保图像具有相同的高宽比和尺寸。通常，神经网络模型采用正方形输入图像。
5）图像缩放-一旦所有图像都经过平方处理，就可以缩放每个图像。有许多放大和缩小技术，它们可以作为深度学习库中的函数使用。
6）输入数据的均值，标准差-在所有训练示例中，你可以通过计算每个像素的平均值来查看“均值图像”，以获得有关图像中基础结构的信息。
7）标准化图像输入-确保所有输入参数（在这种情况下为像素）均具有均匀的数据分布。训练网络时，这将加快融合速度。你可以通过从每个像素中减去平均值，然后将结果除以标准偏差来进行数据归一化。
8）降维-你可以决定将RGB通道折叠为灰度通道。如果你打算使神经网络对该尺寸不变，或者使训练的计算强度降低，则可能需要减小其他尺寸。
9）数据扩充-涉及通过扰动当前图像的类型（包括缩放和旋转）来扩充现有数据集。这样做是为了使神经网络具有多种变体。这样，该神经网络不太可能识别数据集中的有害特征。