北京, 2023年10月4日 ––WiMi Hologram Cloud Inc. (納斯達克股票代碼: WIMI) (「WiMi」或「公司」),一家領先的全球全息增強現實(「AR」)技術供應商,今天宣佈WiMi正在研究特徵轉換技術用於圖像數據擴增,這是一種常用的圖像數據擴增方法,可以通過對圖像進行一系列特徵轉換操作來增加圖像的多樣性和豐富性,從而提高機器學習算法的泛化能力。特徵轉換可以通過改變圖像的顏色、形狀、紋理等特徵生成新的圖像,使模型能夠更好地適應不同的場景和對象。在實際應用中,可以根據具體需求選擇和組合不同的特徵轉換技術,以達到最佳效果。
一種常見的特徵轉換是圖像旋轉。通過執行圖像旋轉,可以改變圖像的角度和方向,從而增加圖像的多樣性。例如,在訓練目標檢測模型時,可以隨機將圖像旋轉一定角度,使模型能夠更好地適應不同角度的目標。另一種常見的特徵轉換技術是圖像平移。通過對圖像執行平移操作,可以改變圖像的位置和布局,從而增加圖像的多樣性。例如,在訓練圖像分類模型時,可以隨機將圖像平移一定距離,使模型能夠更好地適應不同位置的對象。除了旋轉和平移,還有許多其他可以用於圖像數據擴增的特徵轉換技術,如縮放、翻轉和裁剪。這些技術可以根據具體的應用場景和需求進行選擇和組合,以達到最佳效果。
這種應用於圖像數據擴增的技術可以增加數據樣本。例如,通過對原圖像進行旋轉、翻轉、縮放、平移等特徵轉換操作,可以生成多個新的圖像樣本,從而擴充訓練數據集的規模,提高模型的泛化能力。通過增加數據的多樣性,模型從而更好地適應各種噪聲和缺失情況。此外,通過組合應用多種特徵轉換技術,可以進一步提高模型的泛化能力。通過旋轉變換和尺度變換兩種特徵轉換技術,模型在訓練過程中可以接觸到更多不同角度和尺度的圖像,從而提高其對旋轉和尺度變換的適應能力,進而提升模型在實際應用中的性能。
WiMi研究的用於圖像數據擴增的特徵轉換技術包括亮度調整、顏色轉換、幾何變換、噪聲添加等。亮度調整包括直方圖均衡化、對比度拉伸、自適應直方圖均衡化等,可以使圖像細節更清晰,增強圖像的視覺效果。通過改變圖像的顏色空間,可以改變圖像的顏色和色調。顏色轉換包括RGB轉灰度、RGB轉HSV、RGB轉LAB等,這些方法可以使圖像顏色更鮮艷,增強圖像的視覺衝擊力。幾何變換是通過平移、旋轉、縮放、翻轉等幾何變換改變圖像的形狀和結構,使圖像形狀更加多樣,增加圖像的視覺變異性。噪聲添加是向圖像中添加噪聲,以模擬實際場景中的噪聲情況,從而增加圖像的複雜度,使圖像更加逼真,增強圖像的視覺真實性。
通過綜合運用WiMi的上述特徵轉換技術,可以生成大量圖像樣本,從而擴充圖像數據集,提高機器學習算法的泛化能力。在實際應用中,我們還可以根據具體任務的需求選擇適當的特徵轉換技術,並與機器學習算法相結合進行訓練和測試。
關於WIMI全息雲
WIMI Hologram Cloud, Inc. (納斯達克股票代碼:WIMI)是一家專注於專業領域的全息雲綜合技術解決方案供應商,業務涵蓋全息AR頭戴顯示器軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件開發、全息AR導航等多個領域。其服務和全息AR技術包括全息AR汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動全息通信等多種全息AR技術。
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