Генератор изображений для глубокого обучения | Сегментация зон затопления на Tensorflow #часть2

Использование собственного генератора изображений в Keras предоставляет множество преимуществ. Во-первых, он обеспечивает беспрецедентную гибкость, позволяя в реальном времени аугментировать и манипулировать данными изображений, внося изменения на лету, такие как вращение, масштабирование, отражение и многое другое, расширяя набор данных без физического хранения измененных изображений. Этот процесс повышает обобщающую способность модели, предоставляя ей доступ к различным вариациям одних и тех же данных, что снижает переобучение. Кроме того, собственные генераторы эффективно обрабатывают большие наборы данных, которые могут не помещаться в память, загружая пакеты данных по мере необходимости во время обучения, оптимизируя использование памяти и обеспечивая бесшовную интеграцию с моделями Keras через функцию fit_generator(). Более того, собственные генераторы позволяют пользователям включать сложную логику или пользовательские этапы предварительной обработки, адаптируя конвейер обработки данных к уникальным требованиям модели или набора данных, тем самым повышая общую производительность и адаптивность модели. Набор данных: https://www.kaggle.com/datasets/faizalkarim/flood-area-segmentation ImageDataGenerator: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/ImageDataGenerator Notebook: https://github.com/iamtekson/deep-learning-for-earth-observation/tree/main/Notebooks/06. flood-mapping Учебное пособие по улучшению изображений: https://www.youtube.com/watch?v=FepNl8FTrh4 #keras #imagesegmentation #tensorflow Вот несколько плейлистов, которые могут вас заинтересовать: Сквозное глубокое обучение с использованием GEE Набор данных: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1NKHAzW9WI2_9Sga52_rvMt Глубокое обучение для спутниковых снимков: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1MGjBAFaO62JMacKHT6_lvs Машинное обучение с нуля: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1OFQepDgqap9dOSlF_pvOp8 Обработка исторических изображений: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1PBhi9ywkotd_gz2lXFyvSG Leaflet от основ до продвинутого уровня: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1NH1wsA0wkSMTlQ45P0AqCj GeoServer с веб-ГИС Leaflet: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1OS7HojnpX6aogfm7LtF39S Проект GeoDjango: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1OUfqcPzO6AceuGpC5gr-_n geoserver-rest: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1NQJhO0Stf9Wsadm3xh0psF Обучение ГИС на непальском языке: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1OFygrHN_uSHExoPG12lfwZ Создание карт землепользования и земельного покрова: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1PdIQ9ZN6YvfgKrhO9Ub7HI Геопространственный анализ с помощью Python: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1OF3RGVWToPkqe_pfx4TcPW GeoNode от основ до продвинутого уровня: https://www.youtube.com/playlist?list=PLyWyQBSWLw1Nrc-JDMr6_OEbF4h2hCxPL Временные метки: 0:00 Вступление 0:27 Краткий обзор методологии 1:57 Преимущества пользовательского генератора данных 6:56 О наборе данных 10:23 Реализация класса CustomDataGenerator в TensorFlow 26:15 Тестирование пользовательского генератора данных с использованием Flood набор данных Ознакомьтесь с моими курсами со скидкой по следующей ссылке: 1. «Анализ геопространственных данных с помощью Python»: https://www.udemy.com/course/geospatial-data-analysis-with-python/?referralCode=5B58238C5392672D17B7 2. «Разработка веб-ГИС 2021»: https://www.udemy.com/course/web-gis-development-2021/?referralCode=488F271341990F62FD05 3. «Веб-картография и веб-ГИС от разработки до развертывания 2021: GeoDjango» https://www.udemy.com/course/web-mapping-and-web-gis-from-dev-to-deploy-2021-geodjango/?couponCode=WEBGIS2 4. «Введение в веб-картографирование и веб-ГИС 2020: GeoDjango»: https://www.udemy.com/course/introduction-to-web-mapping-and-web-gis-2020-geodjango/?couponCode=WEBGIS2 5. Применение глубокого обучения для наблюдения за Землей: https://www.udemy.com/course/deep-learning-application-for-earth-observation/?referralCode=B4655A8A918826871A40 6. Геопространственный анализ данных с помощью Python: https://www.udemy.com/course/geospatial-data-analysis-with-python/?referralCode=5B58238C5392672D17B7 Подписывайтесь на меня в GitHub: https://github.com/iamtekson Присоединяйтесь к