Image Data Augmentation with Keras

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Neste projeto guiado, você irá:

Image Data Augmentation with Keras

Using Image Data Generator with a Keras Model

Clock1.5 hours
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em 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.

Habilidades que você desenvolverá

Deep LearningConvolutional Neural NetworkMachine Learningimage augmentationkeras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  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

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo




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Perguntas Frequentes – FAQ

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