Image Data Augmentation with Keras

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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Image Data Augmentation with Keras

Using Image Data Generator with a Keras Model

Clock1.5 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 1.5-hour long project-based course, you will learn how to apply image data augmentation in Keras. We are going to focus on using the ImageDataGenerator class from Keras’ image preprocessing package, and will take a look at a variety of options available in this class for data augmentation and data normalization. Since this is a practical, project-based course, you will need to prior experience with Python programming, convolutional neural networks, and Keras with a TensorFlow backend. Data augmentation is a technique used to create more examples, artificially, from an existing dataset. This is useful if your dataset is small and you want to increase the number of examples. Data augmentation can often solve over-fitting so that your model generalizes well after training. For images, a variety of augmentation can be applied to increase the number of examples. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Deep Learning
  • Convolutional Neural Network
  • Machine Learning
  • image augmentation
  • keras

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Introduction and Importing Libraries

  2. Rotation

  3. Width and Height Shifts

  4. Brightness

  5. Shear Transformation

  6. Zoom

  7. Channel Shift

  8. Horizontal and Vertical Flips

  9. Data Normalization

  10. Rescale and Preprocessing Function

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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Häufig gestellte Fragen

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