Улучшение изображения перед CNN полезно?

Question

У меня есть модель глубокого обучения (трансферное обучение, основанное на керасе) для решения задачи регрессии на медицинских изображениях.Помогает ли это или имеет какую-либо логическую идею или делает некоторые улучшения изображения, такие как усиление краев или выравнивание гистограммы перед подачей входных данных в CNN?

Answer 1

Можно точно обучить модель, используя то, что вы сказали.

Для обучения модели CNN данными, они почти используют увеличение изображения на этапе предварительной обработки.

Обычно есть списокиспользуется в дополнении.

• цветовой шум
• преобразование
• поворот
• отбеливание
• аффинное
• кадрирование
• флип
• и т. Д. *

Вы можете сослаться на здесь